隱馬爾可夫模型(HMM) 設(shè) 表示隱狀態(tài)序列， 表示觀測狀態(tài)序列， 表示觀測狀態(tài)集， 表示隱狀態(tài)集合。定義 表示隱狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣， 表...
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隱馬爾可夫模型
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GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)(一)GAN GAN(Generative Adversarial Networks)是兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的的組合， 一個(gè)網(wǎng)絡(luò)生成模擬數(shù)據(jù)， 另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)判斷生成...
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模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)(三)——高斯分布基礎(chǔ)1.2中 高斯分布基礎(chǔ) 高斯分布是概率論中最常用的概率分布之一，其概率密度函數(shù)如下高斯分布由兩個(gè)參數(shù)控制，其中 是均值， 是方差。 稱為標(biāo)準(zhǔn)差...
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主成分分析(PCA)與矩陣奇異值分解(SVD)原理
內(nèi)容概要： 矩陣奇異值分解SVD 主成分分析PCA及其應(yīng)用 SVD與PCA之間的關(guān)系 1 矩陣奇異值分解SVD 1.1 矩陣奇異值分解的數(shù)學(xué)原理...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十七）——集成學(xué)習(xí)與隨機(jī)森林
集成學(xué)習(xí)的原理 如果你隨機(jī)向多個(gè)人詢問一個(gè)復(fù)雜的決策問題 ，然后綜合他們的決策，通過投票的辦法選出最終決策，在許多情況下 ，你會(huì)發(fā)現(xiàn) ，這個(gè)匯總...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十六）——回歸決策樹與決策樹總結(jié)
本篇主要內(nèi)容：回歸決策樹原理、回歸樹學(xué)習(xí)曲線、決策樹總結(jié) 回歸決策樹原理 回歸決策樹樹是用于回歸的決策樹模型，回歸決策樹主要指CART算法， 同...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十五）——決策樹Decision Tree本篇主要內(nèi)容：決策樹、信息熵、Gini系數(shù) 什么是決策樹 決策樹(Decision Tree)和knn算法都是一種非參數(shù)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它能夠...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十四）——支撐向量回歸（SVR）本篇主要內(nèi)容：SVR SVM解決回歸問題 前面我們說過SVM不只可以解決分類問題，也可以解決回歸問題，現(xiàn)在就簡要敘述下SVM如何解決回歸問題。所...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十三）——非線性可分問題與SVM核函數(shù)
本篇主要內(nèi)容：SVM解決非線性可分，Kernel Function 添加多項(xiàng)式特征解決非線性可分問題 上篇我們介紹了SVM是如何生成線性決策邊界...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列（三十二）——支撐向量機(jī)
本篇主要內(nèi)容：SVM，Hard Margin SVM，Soft Margin SVM 什么是支撐向量機(jī) 支撐向量機(jī)（Support Vector...
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