摘要： EM算法收敛性证明： 来源：B站up:shuhuai008,板书 EM（expectation maximization algorithm）:期望最大算法，分为“期望”和“最大两部分，分别用“E-step”和“M”step解决。 一、收敛性证明： 其中，Q(t)是Q(θ(t)，θ(t))的简略表达 阅读全文

摘要： 高斯混合模型（Gaussian Mixture model） 来源：B站up主：shuhuai008，板书 问题：“高斯”？，“混合”？ 可从两个角度理解 一、从几何角度看：高斯混合模型就是若干个高斯模型的“加权平均”。 混合高斯分布的公式 此处的x（小写）可以指代任意一个样本xi，利用公式（3）可 阅读全文

摘要： 来源：B站up主：shuhuai008，板书 一、D-separation D划分是根据状态变量集合Xa,Xb,Xc之间的条件独立性存在的规则（上一博客规则①②③），对概率图进行划分的一种方式。 二、全局Markov性质 全局Markov性质是？？ 三、Markov Blanket 在概率图中与xi 阅读全文

摘要： 来源：B站up主Shuhuai008：板书 概率图框架： 概率图可分为有向（Bayes Network）和无向（Markov Netwrok），其中从（随机变量服从离散或者连续概率分布）的分类角度可分为高斯图（连续）和其他（离散）。 概率基本概念： Bayes是一个概率的概念，可从基本的规则推导而来 阅读全文

摘要： [Type Sheet Format]=xlsfinfo('现状OD数据及其他数据.xls'); OD=xlsread('现状OD数据及其他数据.xls',Sheet{1}); center_area=xlsread('现状OD数据及其他数据.xls',Sheet{2}); x_pos=center 阅读全文

摘要： 3.分别从{Y,yn,procol,X}角度对学习算法进行分类 3.1 根据输出的标签Y可以将学习算法分为二分类，多分类，回归，结构化学习四种类型。 {binary classification;multiclassification;regression;structured learning}， 阅读全文

摘要： % 已知圆心和半径画圆：参考：https://blog.csdn.net/ZLK961543260/article/details/70216089 % 对比三种画圆方法，运算时长对比如下 % viscircle:0.22;比较快 % rectangle:0.21;比较快 % function:0. 阅读全文

摘要： 2.learning to answer yes/no【{-1，1}二分类】 示例：如何构造一个二分类的线性分类器。 内容如下： 2.1 感知机的假设集H（hypothesis set） 假设集中存在非常多个预测函数，“perceptron”预测函数是其中的一种，我们选择“perceptron” 函 阅读全文

摘要： 第一部分课程：foundation oriented：主要讲解机器学习的基础知识 1.课程内容 该课程主要阐述关于机器学习（ML）的四个问题： 1.1什么时候用ML？ 【明确用ML解决某一问题的可行性；看该问题是否能抽象成具体的ML常规问题（分类/回归之类）】 1.2为什么要用ML？【机器学习作为解 阅读全文

摘要： 一、matlab导入并处理xml文件数据 xmlDoc = xmlread('position_sen2_mod1.xml'); %position_sen2_mod1.xml为删除了network.dtd这一行的文件 NodeArray = xmlDoc.getElementsByTagName( 阅读全文