NeurIPS 2020 | 马尔科夫链上的矩阵Chernoff Bound和它在共现矩阵...
2020年12月3日 - 健康界
导读:在NeurIPS2020上,清华大学,微软雷德蒙德研究院,腾讯量子实验室和佐治亚理工的团队证明了一个马尔科夫链上的矩阵ChernoffBound,并介绍了它在共现矩阵收敛速度分析中应用。这项研究为分析马尔科夫链上的随机矩阵均值的特征值提供了有力的工具,被收录为NeurIPS2020的poster。论文名称:AMatrixChernoffB...
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彼得堡数学学派的奠基人|数学家|代数|定理|概率论_网易订阅
2022年11月20日 - 网易
马尔科夫和李雅普诺夫可谓切比雪夫的左膀右臂,他们分别于1878和1880年毕业于彼得堡大学数学系。马尔科夫在毕业的当年即以连分数解微分方程获金质奖,一生著述七十余种。他在概率论中除了发展“矩方法”、扩大了极限定理的应用范围外,还开创了一种无后效性随机过程的研究,被人称为马尔科夫过程,在物理、化学、生命过程...
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学好机器学习,这里有你想要的一切
2018年6月19日 - 网易
1.隐马可夫模型(HiddenMarkovModels)a.动态混合模型(DynamicMixtureModel)b.维特比算法(ViterbiAlgorithm)c.算法推导(Algorithm)2.条件随机场(ConditionalRandomField)第十四课:统计学习(StatisticalLearning)1.层次图模型(HierarchicalBayesianModel)a.概率图模型(GraphicalModel)b...
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10所世界顶级名校在线免费机器学习课程
2017年5月16日 - 网易
课程涵盖的主题包括概率论和贝叶斯推理;单变量分布中心极限定理随机偏差的产生;尾(p值)测试;多重假说校正;经验分布;模型拟合;误差估计;应变表;多元正态分布;系统发生聚类;高斯混合模型;EM方法;最大似然估计;马可夫链;蒙特卡罗;主成分分析;动态规划;隐马尔可夫模型;分类器性能指标;支持...
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