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支持向量机即Support Vector Machine,简称 SVM 。我最开始听说这头机器的名号的时候,一种神秘感就油然而生,似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起,然后再做成一个 Machine ,一听就很玄了!不过后来我才知道,原来 SVM 它... 阅读全文
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由于总是有各种各样的杂事,这个系列的文章竟然一下子拖了好几个月,(实际上其他的日志我也写得比较少),现在决定还是先把这篇降维的日志写完。我甚至都以及忘记了在这个系列中之前有没有讲过“特征”(feature)的概念了,这里不妨再稍微提一下。机器学习应用到各个领域里,会遇到许多不同类型的数据要处理:图像... 阅读全文
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Expectation Maximization (EM)是一种以迭代的方式来解决一类特殊最大似然 (Maximum Likelihood) 问题的方法,这类问题通常是无法直接求得最优解,但是如果引入隐含变量,在已知隐含变量的值的情况下,就可以转化为简单的情况,直接求得最大似然解。我们会看到,上一次... 阅读全文
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在接下去说其他的聚类算法之前,让我们先插进来说一说一个有点跑题的东西:Vector Quantization。这项技术广泛地用在信号处理以及数据压缩等领域。事实上,在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体压缩格式里都有 VQ 这一步。Vector Quantization 这个名字听起来有些玄乎,其... 阅读全文
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如果说K-means和GMM这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法。Spectral Clustering 和传统的聚类方法(例如 K-... 阅读全文
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系列不小心又拖了好久,其实正儿八经的 blog 也好久没有写了,因为比较忙嘛,不过觉得 Hierarchical Clustering 这个话题我能说的东西应该不多,所以还是先写了吧(我准备这次一个公式都不贴)。Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那样,是层次化的聚类,... 阅读全文
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上一次我们了解了一个最基本的 clustering 办法 k-means ,这次要说的 k-medoids 算法,其实从名字上就可以看出来,和 k-means 肯定是非常相似的。事实也确实如此,k-medoids 可以算是 k-means 的一个变种。k-medoids 和 k-means 不一样的... 阅读全文
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 d... 阅读全文
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好久没有写 blog 了,一来是 blog 下线一段时间,而租 DreamHost 的事情又一直没弄好;二来是没有太多时间,天天都跑去实验室。现在主要折腾 Machine Learning 相关的东西,因为很多东西都不懂,所以平时也找一些资料来看。按照我以前的更新速度的话,这么长时间不写 blog ... 阅读全文
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