农夫三拳有點疼

摘要： 1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数 阅读全文

摘要： 1. 特征工程有哪些？ 特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。 主要讨论以下两种常用 阅读全文

摘要： 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是 阅读全文

摘要： 1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算， 第一步是计算期望（E），利用对隐 阅读全文

摘要： 1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤： 一个函数：gamma函数。 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布。 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架。 两个模型：pLSA、LDA。 一个采样：Gibbs采样 关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Lin 阅读全文

摘要： 1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别 以下共分六点说明这些概念，分成条目只是方便边阅读边思考，这6点是依次递进的，不要跳跃着看。 将随机变量作为结点，若两个随机变量相关或者不独立，则将二者连接一条边；若给定若干随机变量，则形成一个有向图，即构成一个网络。 如果该网络是有向 阅读全文

摘要： 1. 对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。 如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际 阅读全文