视觉书虫 - 博客园

2015年12月18日

matlab 大块注释和取消注释的快捷键

摘要： matlab 大块注释和取消注释的快捷键注释:Ctrl+R取消注释：Ctrl +T 阅读全文

posted @ 2015-12-18 16:16 视觉书虫阅读(520) 评论(0) 推荐(0)

在matlab中查看变量的数据类型

摘要： >> x = 10x = 10>> class(x)ans =double 阅读全文

posted @ 2015-12-18 15:31 视觉书虫阅读(1529) 评论(0) 推荐(0)

2015年12月17日

支持向量机: Maximum Margin Classifier

摘要：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

posted @ 2015-12-17 21:37 视觉书虫阅读(405) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (番外篇): Dimensionality Reduction

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

posted @ 2015-12-17 21:35 视觉书虫阅读(418) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (番外篇): Expectation Maximization

摘要： 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

posted @ 2015-12-17 21:34 视觉书虫阅读(373) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (番外篇): Vector Quantization

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

posted @ 2015-12-17 21:33 视觉书虫阅读(1609) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

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

posted @ 2015-12-17 21:32 视觉书虫阅读(399) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (5): Hierarchical Clustering

摘要：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

posted @ 2015-12-17 21:31 视觉书虫阅读(3101) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (2): k-medoids

摘要：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

posted @ 2015-12-17 21:27 视觉书虫阅读(759) 评论(0) 推荐(0)

漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model

摘要：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

posted @ 2015-12-17 21:27 视觉书虫阅读(415) 评论(0) 推荐(0)

书虫

记录学习中遇到的问题，内容不保证全部原创