摘要：
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
摘要：
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
摘要：
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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