一：问题描述 Learning问题就是参数估计问题，也就是求模型参数λ，具体形式为 ：λ_hat=argmax P(O|λ) 【通过最大化似然求得最优模型参数 λ；优化算法用EM，可类比GMM模型中求θ用的EM】 二、EM算法应用于HMM-learning模型的公式推导（具体可参考之前博客GMM：E ...
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2020-07-11 11:16:14
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QUBIC 介绍 一种双聚类算法,就其在生物数据解释中的效率和有效性而言，QUIBIC被公认为是最佳的双聚类方法之一。 软件包 该软件包提供了QUBIC算法的R实现，具有显着提高的效率和完善的功能。 说明书 http://bioconductor.org/packages/QUBIC 前提 首要第一 ...
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2020-07-10 13:32:41
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1. 变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE） https://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 2. 高斯分布的KL散度 https://blog.csdn.net/HEGSNS/article/d ...
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2020-07-06 00:47:33
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##一、Python相关学习 ####1、学习pandas和numpy库的用法； ####2、初识无监督学习，聚类、降维； ####3、构建实例：基于聚类的整图分割； ####4、构建二叉决策树，初识随机森林； ##二、硬件相关学习 ####1、下载Arduino的数据手册并学习； ####2、在仿 ...
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2020-07-05 21:30:08
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实验描述： 本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华 房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 拆迁 华润置地 步骤1： ...
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2020-07-05 21:03:40
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k-means聚类算法原理简介 概要 K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步 ...
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2020-07-05 21:01:45
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原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点 ...
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2020-07-01 16:16:44
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1. 工程界的恐慌 无论我自己亲眼所见还是道听途说，虽然国内兴起了一段人工智能的浪潮，但是在企业内部对这个领域的了解还是比较局限的。一般来说就是两个态度: 第一种是隔岸观火，这些人认为这个东西太遥远了，都是理论公式，和实际的应用没啥关系，等他们搞的差不多了，出了一些开源库(如tensorflow)我 ...
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2020-07-01 16:10:52
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深度卷积生成对抗网络 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks GANs如何工作的基本思想。可以从一些简单的，易于抽样的分布，如均匀分布或正态分布中提取样本，并将其转换成与某些数据集的分布相匹配的样本。虽然例子匹配一个二维高斯分布得到了交叉 ...
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2020-07-01 12:41:12
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分类：根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类：不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。 分类属于监督学习，聚类属于无监督 ...
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2020-06-29 13:36:46
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