TAILIEUCHUNG - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 8

Tuy nhiên, mật độ xác suất tại gốc ek / 2 lần lớn hơn mật độ ở vỏ này mà hầu hết các Bản quyền thuộc Đại học Cambridge năm 2003. Xem trên màn hình cho phép. In ấn không được phépn có thể mua cuốn sách này cho £ 30 hoặc $ 50. Xem cho các liên kết. | 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. 34 Independent Component Analysis and Latent Variable Modelling Latent variable models Many statistical models are generative models that is models that specify a full probability density over all variables in the situation that make use of latent variables to describe a probability distribution over observables. Examples of latent variable models include Chapter 22 s mixture models which model the observables as coming from a superposed mixture of simple probability distributions the latent variables are the unknown class labels of the examples hidden Markov models Rabiner and Juang 1986 Durbin et al. 1998 and factor analysis. The decoding problem for error-correcting codes can also be viewed in terms of a latent variable model - figure . In that case the encoding matrix G is normally known in advance. In latent variable modelling the parameters equivalent to G are usually not known and must be inferred from the data along with the latent variables s. Usually the latent variables have a simple distribution often a separable distribution. Thus when we fit a latent variable model we are finding a description of the data in terms of independent components . The independent component analysis algorithm corresponds to perhaps the simplest possible latent variable model with continuous latent variables. The generative model for independent component analysis A set of N observations D x n N 1 are assumed to be generated as follows. Each J-dimensional vector x is a linear mixture of I underlying source signals s x Gs where the matrix of mixing coefficients G is not known. The simplest algorithm results if we assume that the number of sources is equal to the number of observations . I J. Our aim is to recover the source .

• 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