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EM算法总结 一、总结 一句话总结： EM算法也称【期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）】算法， 它是一个基础算法，【是很多机器学习领域算法的基础】，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。 1、EM算法要解决的问题？ 我们经常会从样本观察数据中，找 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 7、贝叶斯分类器 一、总结 一句话总结： 为什么贝叶斯可以解决分类问题：【贝叶斯决策论】 贝叶斯决策论目标：【讲述为什么贝叶斯可以用来分类】 贝叶斯决策论核心思想：【如果每个样本都能条件风险最小化，则整体条件风险也就最小化了】 1、贝叶斯 公式？ P(c)：【先验概率 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 6、svm 一、总结 一句话总结： 基础svm解决了线性可分问题，提高维度可以让问题可分，但是可能会有维度爆炸的问题 核函数解决了维度爆炸的问题 软间隔解决了噪音问题 1、svm基本原理？ 寻找一个最好的超平面，将样本分开 在每个点分类正确基础上，最大化距离 2、sv 阅读全文
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each和every有什么区别 一、总结 一句话总结： every和each都可以解释成“每个”，every强调的是一个【整体】的概念，而each强调的是【个别】的人或事物 一、词性不同：each可以作不定代词、形容词或副词，而every只能作形容词。Each of the computers ha 阅读全文
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people和person的区别总结 一、总结 一句话总结： 1. people 表示“人”，【是一个只表示复数意义的可数名词】(注意不用词尾 -s)，可以说 some people(一些人), many people(许多人)等，【但不能说 a people 或 one people】。 2. p 阅读全文
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sound和voice的区别总结 一、总结 一句话总结： sound作“声音”,“响声”讲时,可以指人或动物发出的声音,或物体碰撞的声音。这个词的使用范围很大。【大自然的任何“声音”都可以用sound】。 At midnight he heard a strange sound. voice一般指【 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 5、神经网络 一、总结 一句话总结： 1、神经网络核心方法？ 2、正则化？ 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置： 阅读全文
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201116西瓜书机器学习系列 4、决策树 一、总结 一句话总结： 决策树概念：基于树模型做决策；每个节点对应某个属性；每个分支对应可能的结果；叶子节点对应预测结果 决策树基本流程：分而治之，自根至叶的递归过程 1、决策树步骤？ 划分选择、剪枝处理、连续与缺失值的选择 2、决策树 其它？ 多变量决策 阅读全文
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信息熵通俗解释 一、总结 一句话总结： 【不确定性叫做熵】：当一件事情（宏观态）有多种可能情况（微观态）时，这件事情（宏观态）对某人（观察者）而言具体是哪种情况（微观态）的不确定性叫做熵（entropy） 【消除不确定性的叫信息】：而能够消除该人做这件事情（宏观态）不确定性的事物叫做信息 【熵和信息 阅读全文