机器学习 - 随笔分类 - tornadomeet - 博客园

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1、tornadomeet昵称：tornadomeet园龄：2年10个月粉丝：1637关注：45博客园首页博问闪存新随笔联系订阅管理<2015年1月>随笔-252评论-1795文章-0trackbacks-0日一二三四五六2829303112345678910随笔分类-机器学习1112131415161718192021222324机器学习&数据挖掘笔记_25（PGM练习九：HMM用于分类）25262728293031摘要:前言：本次实验是用EM来学习HMM中的参数，并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类。实验内容请参考cour1234567sera课程：Prob

2、abilisticGraphicalModels中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据，由于HMM是一个时序模型，且含有隐变量，所以这个实验不是很好做。大家对HMM不搜索熟悉的话可以参考网友的实验:code.kinect人体关节数据中，每找找看个关节点由3个坐标数据构成，多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个pose构成一个action，每个action所包含的pos谷歌搜索e个数可能不等。其示意图如下：　...阅读全文posted@2014-01-1320:35tornadomeet阅读(3067)

3、评论常用链接(4)编辑我的

4、随笔我的评论机器学习&数据挖掘笔记_24（PGM练习八：结构学习）我的参与摘要:前言：本次实验包含了2部分：贝叶斯模型参数的学习以及最新评论贝叶斯模型结构的学习，在前面的博文PGM练习七：CRF中参数我的标签的学习中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数，那个实验采用的是优化方法，而这里贝叶斯模型参数的学习是先假我的标签定样本符合某种分布，然后使用统计的方法去学习这些分布的参机器学习(72)数，来达到学习模型参数的目的。实验内容请参考coursera课程DeepLearning(51)：ProbabilisticGraphicalModels中的assignmne

5、t8,实验codopencv(34)e可参考网友的:code实验中所用到的bodypose表现形式如下：基础学习笔记之opencv(24)共有10个节点，每个节点由2个坐标变量和1个方向变量构Android开发历程(18)成。...阅读全文matlab(16)posted@2014-01-1123:53tornadomeet阅读(1557)

6、评论readingpapers(16)(0)编辑总结系列(15)Qt学习之路(14)机器学习&数据挖掘笔记_23（PGM练习七：CRF中参数的学OpenNI(14)习）更多摘要:前言：本次实验主要任务是学习CRF模型的参数，实验例随笔分

7、类(468)子和PGM练习3中的一样，用CRF模型来预测多张图片所组成的单词，我们知道在graphmodel的推理中，使用较多的是factor，Android(19)而在graphmodel参数的学习中，则使用较多的是指数线性模型ARM，本实验的CRF使用的是log-linear模型，实验内容请参考coursC/C++(6)era课程：ProbabilisticGraphicalModels中的assignmnet7.CV(47)实验code可参考网友的:code实验对应的模型示意图如下：CRF参数求解过程：本实验中CRF模型所表示的条件概率计算公式为:DeepLearni

8、ng(51)其中的分母为划分函...阅读全文DIP(7)posted@2014-01-1021:38tornadomeet阅读(2609)

9、评论Eigen(1)(3)编辑FPGA机器学习&数据挖掘笔记_22（PGM练习六：制定决策）IR(1)摘要:前言：本次实验是将一些简单的决策理论和PGM推理结合,Java实验内容相对前面的图模型推理要简单些。决策理论采用的是inflKinect(15)uencediagrams，和常见图模型本质一样，其中的决策节点也Linux(2)可以用CPD来描述，做决策时一般是采用最大期望效用准则(MEUmatlab(17))。实验内容参考参考的内

10、容是coursera课程：ProbabilisticGraphicalModels中的assignment5.实验code可参考网友的:codOpenCV(57)e.实验中一些函数简单说明：Fnew=VariableElimination(F,OpenGL(7)Z):给定factorlistF和需要消除的变量集Z，采用sum-pr...阅读OpenNI(14)全文Paper(8)posted@2014-01-0915:56tornadomeet阅读(1004)

11、评论(0)编辑Qt(36)Robot(2)机器学习&数