①EM算法： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 李航 《统计学习方法》9.1节 ②混合高斯模型（GMM）： http://blog.pluskid.org/?p=39 （前面片段+后面matlab代码+c ...
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2018-01-17 00:21:05
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高斯混合模型 高斯混合模型（GMM），顾名思义，就是数据可以看作是从数个高斯分布中生成出来的。虽然我们可以用不同的分布来随意地构造 XX Mixture Model ，但是 GMM是 最为流行。另外，Mixture Model 本身其实也是可以变得任意复杂的，通过增加 Model 的个数，我们可以任 ...
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2018-01-06 17:11:55
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任务：对图像进行边缘检测 思路： 编辑于2017.12.24 15：45 ...
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2017-12-24 16:57:36
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参考： https://yq.aliyun.com/articles/290862 https://www.zhihu.com/question/27976634/answer/39132183 一脸懵逼，用到了再学吧 ...
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2017-12-16 18:39:41
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第九部分： 1.高斯混合模型 2.EM算法的认知 1.高斯混合模型 之前博文已经说明：http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7009038.html 2.EM算法的认知 2.1理论知识之前已经说明：http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/70 ...
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2017-11-10 18:53:29
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转自：http://www.cnblogs.com/caocan702/p/5666175.html 借鉴前人的文章链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 http://www.gene-seq.com/bbs/thread-2 ...
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2017-11-01 13:45:05
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聚类的思想：将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后 ...
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2017-09-16 18:48:30
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一、EM算法的预备知识 1、极大似然估计 （1）举例说明：经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是 ...
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2017-09-12 15:53:23
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boosting 算法： 通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将多个分类器线性组合，提升分类性能。（对于一个复杂任务，将多个专家的判断进行适当的综合得出的判断，要比任一一个单独的判断好） 将弱学习方法boost 为强学习算法。因为弱学习算法相对容易求得。提升算法就是从弱学习算法，出发反复学习， ...
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2017-09-10 13:28:15
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转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logi ...
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2017-09-10 12:38:34
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