TAILIEUCHUNG - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 3

Các đồng tiền uốn cong và mẫu so sánh mô hình so sánh như suy luận để thực hiện so sánh mô hình, chúng tôi viết ra định lý Bayes 'một lần nữa, nhưng lần này với một đối số khác nhau ở phía bên tay trái. Chúng tôi muốn biết làm thế nào H1 có thể là các dữ liệu. | Copyright Cambridge University Press 2003. On-screen viewing permitted. Printing not permitted. http 0521642981 You can buy this book for 30 pounds or 50. See http mackay itila for links. Arithmetic codes 117 probabilistic model used in the preceding example we first encountered this model in exercise p. 30 . Assumptions The model will be described using parameters p2 pa and Pb defined below which should not be confused with the predictive probabilities in a particular context for example P a I s baa . A bent coin labelled a and b is tossed some number of times l which we don t know beforehand. The coin s probability of coming up a when tossed is pa and pb 1 pa the parameters pa pb are not known beforehand. The source string s baaba2 indicates that l was 5 and the sequence of outcomes was baaba. 1. It is assumed that the length of the string l has an exponential probability distribution P l 1 - pn W This distribution corresponds to assuming a constant probability p2 for the termination symbol 2 at each character. 2. It is assumed that the non-terminal characters in the string are selected independently at random from an ensemble with probabilities P pa pbg the probability pa is fixed throughout the string to some unknown value that could be anywhere between 0 and 1. The probability of an a occurring as the next symbol given pa if only we knew it is 1 p2 pa. The probability given pa that an unterminated string of length F is a given string s that contains Fa Fbg counts of the two outcomes is the Bernoulli distribution P s I pa F pf 1 - pa Fb . 3. We assume a uniform prior distribution for pa P pa 1 pa 2 0 1 and define pb 1 pa. It would be easy to assume other priors on pa with beta distributions being the most convenient to handle. This model was studied in section . The key result we require is the predictive distribution for the next symbol given the string so far s. This probability that the .

• Kỹ thuật lập trình
• thủ thuật hệ điều hành
• tìm hiểu hệ điều hành
• thủ thuật windows
• lập trình windows
• lập trình ứng dụng
• lập trình máy tính
• thủ thuật lập trình
• mẹo hay cho lập trình
• bí quyết lập trình
• thủ thuật máy tính
• phần mềm máy tính
• quản trị hệ thống
• hệ điều hành linux
• hệ điều hành mac
• mẹo cài hệ điều hành
• hệ điều hành unix
• hệ điều hành windows
• kỹ năng máy tính
• Hệ Điều Hành
• các hệ điều hành Windows
• giáo trình hệ điều hành
• các vấn đề hệ điều hành
• tài liệu hệ điều hành
• Tổng quan về hệ điều hành
• windows 7
• Refresh hệ điều hành Android
• Hệ điều hành Android cũ
• Hệ điều hành Android
• Cài đặt hệ điều hành Android
• Thủ thuật hệ điều hành Android
• Khôi phục hệ điều hành Android
• đồ họa máy tính
• mỹ thuật đa truyền thông
• học hệ điều hành
• cách sử dụng hệ điều hành
• hệ điều hành windows 7
• mẹo hay hệ điều hành