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摘要： 目录 EM算法（1）：K-means 算法 EM算法（2）：GMM训练算法 EM算法（3）：EM算法运用 EM算法（4）：EM算法证明 EM算法（4）：EM算法证明 1. 概述 上一篇博客我们已经讲过了EM算法，EM算法由于其普适性收到广泛关注，高频率地被运用在各种优化问题中。但是EM算法为什么用简 阅读全文

摘要： 目录 EM算法（1）：K-means 算法 EM算法（2）：GMM训练算法 EM算法（3）：EM算法运用 EM算法（4）：EM算法证明 EM算法（3）：EM算法运用 1. 内容 EM算法全称为 Expectation-Maximization 算法，其具体内容为：给定数据集$\mathbf{X}=\ 阅读全文

摘要： 目录 EM算法（1）：K-means 算法 EM算法（2）：GMM训练算法 EM算法（3）：EM算法运用 EM算法（4）：EM算法证明 EM算法（2）：GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Gaussian Mixture Model，即高斯混合模型。其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的。我 阅读全文

摘要： 目录 EM算法（1）：K-means 算法 EM算法（2）：GMM训练算法 EM算法（3）：EM算法运用 EM算法（4）：EM算法证明 EM算法（1） ： K-means算法 1. 简介 K-means算法是一类无监督的聚类算法，目的是将没有标签的数据分成若干个类，每一个类都是由相似的数据组成。这个 阅读全文

摘要： 目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差（Generalizatio 阅读全文

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摘要： 1. 概述 前面我们已经介绍了最早的神经网络：感知机。感知机一个非常致命的缺点是由于它的线性结构，其只能做线性预测（甚至无法解决回归问题），这也是其在当时广为诟病的一个点。 虽然感知机无法解决非线性问题，但是其给非线性问题的解决提供了一个思路。感知机的局限来自于其线性结构，如果我们能够给其加入非线性 阅读全文

摘要： 最早的感知机：Perceptron of Rosenblatt 阅读全文