机器学习：原理简明教程14-聚类
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5月 2017
机器学习：原理简明教程13-降维与LDA，PCA，因子分解
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机器学习：原理简明教程12-主题模型
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程12-主题模型 一句话概括（SVD）：SVD通过矩阵的分解，分解成三个矩阵的相乘，其中隐含的行或者列就是隐藏的主题。 一句话概括（pLSA）：…
机器学习：原理简明教程10-HMM
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程10-HMM 一句话概括：隐马尔科夫模型是一个三元组，包含状态转移矩阵，发射矩阵以及初始状态，可以解决三类问题，计算模型下观测序…
机器学习：原理简明教程09-EM算法
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程09-EM算法 一句话总结：以二硬币为例，EM是用于估计θ的，随机初始化不同硬币出现正方面的概率θ，E步…
机器学习：原理简明教程06-逻辑斯谛回归与最大熵模型
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机器学习：原理简明教程05-决策树
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机器学习：原理简明教程11-CRF
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机器学习：原理简明教程04-朴素贝叶斯法
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程04-朴素贝叶斯法 参考：《统计学习方法》 一句话概括：就是通过样本求出p(x/y)概率，然后给一个样本，通过贝叶斯公式求p（y…
机器学习：原理简明教程01-统计学习方法概论
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程01-统计学习方法概论 参考《统计学习方法》 1.1 统计学习 定义: 统计学习（statistical learning) 是…