七月算法機器學習 8 信息論、最大熵模型與EM算法

目錄 主要內容 有監督學習 先驗概率與後驗概率 最大似然法估計 自信息 熵：自信息的期望 互信息 信息論與機器學習的關係 最大熵原理   主要內容    統計學習基礎回顧 1.後驗概率 2.極大似然法(MLE)  信息論基礎 1.（互）信息 2.熵、條件熵 3.交叉熵、相對熵  最大熵模型 1. 凸優化理論推導Maxent 2.與MLE的關係  EM算法 1. GMM實例 2. MLE推導

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