随笔分类 - 机器学习
摘要：工作中聚类应用比较广泛，这里对常用的聚类方法收集了一些比较好的博客 k-means 基于距离的聚类方法 https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/10211279.html DBSCAN 基于密度的空间聚类算法，需要人为定义好筛选半径和最小个数， 大体过程： 定义
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摘要：这两天学习了吴恩达老师机器学习中的[主成分分析法](https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029)（Principal Component Analysis， PCA)，PCA是一种常用的降维方法。这里对PCA算法做一
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摘要：学习了李航《统计学习方法》第八章的提升方法，现在对常用的一种提升方法AdaBoost作一个小小的笔记，并用python实现书本上的例子，加深印象。提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，在分类中通过改变样本的权值分布，学习多个分类器，然后组合这些分类器，提高分类性能。 一、 提升方法的
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摘要：这里接着学习笔记一中的问题2，说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑，开始编写一直不对（编程还不熟练hh），后面在纸上仔细推了一遍，由特例慢慢改写才运行成功，所以代码里面好多处都有print。 笔记一中对于问题1（概率计算问题）采用了前向或后向算法，根据前向和后向算法可以得到
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摘要：学习了李航的《统计学习方法》中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，这里把自己对HMM的理解进行总结(大部分是书本原文，O(∩_∩)O哈哈~，主要是想利用python将其实现一遍，这样印象深刻一点儿)，并利用python将书本上的例子运行一遍。HMM是可用于标注问题的统
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摘要：最近看了吴恩达老师的机器学习教程（可以在Coursera，或者网易云课堂上找到）中讲解的k-means聚类算法，k-means是一种应用非常广泛的无监督学习算法，使用比较简单，但其背后的思想是EM算法（看李航老师统计学习方法看了半天还是没太明白，后面找了一篇博客，博主对EM算法讲解非常通俗易懂）。这
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