[机器学习](六)cs229之EM算法

最新推荐文章于 2019-10-11 17:10:06 发布
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本文整合了三篇来自不同博主的内容，主要探讨了信息技术领域的多个方面，包括开发工具、编程语言和技术框架等。

参考blog：

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8537620/

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html

http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/8170378


【下】CS229 吴恩达机器学习 习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）EM算法 K均值聚类 半监督学习
qq_26928055的博客
04-26 1371
K均值聚类
【中】CS229 吴恩达机器学习 习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）4题有一问有个问题不知有没有人解答一下 EM算法 K均值聚类
qq_26928055的博客
04-26 775
EM算法 半监督学习
EM算法_斯坦福CS229_学习笔记
12-01 1700
Part VII EM算法（Expectation-Maximization Algorithm） 翻过学习理论的篇章，这一讲关注于非监督算法。首先由经典的K-means算法引出EM算法，最后利用混合高斯模型对于EM算法进行简单阐述。 目录 Part VII EM算法（Expectation-Maximization Algorithm） 1 K-means算法 2 EM算法（Exp...
CS229 Machine Learning学习笔记:Note 8(EM算法)
weixin_30737363的博客
07-17 181
琴生不等式(Jensen's inequality) 对于函数\(f(x)\in \mathbb R(x\in \mathbb R)\)，当\(f''(x)\geq 0\)时，f(x)为凸函数，当\(f''(x)> 0\)时，f(x)为严格凸函数 若把自变量x换成向量，则当f的hessian矩阵H半正定(记作\(H\geq 0\))时，f(x)是凸函数，当f的hessian矩阵H正定时(记作...
CS229课程笔记12：EM算法及混合高斯的应用
silent56_th的博客
12-23 1001
Ng此部分先介绍了EM算法的步骤，然后证明了其一致递增性（收敛性），最后给出了应用于混合高斯的例子。机器学习的一种任务是求取某个显示变量xx的概率分布P(x;θ)P(x;\theta)，但是鉴于P(x)P(x)不属于常见的易于表示的（例如指数型的变形）概率分布，无法通过简易的最大log-likelihood的方式求取。一种方式就是假设存在某种隐变量zz，P(x,z;θ)P(x,z;\theta)可以
机器学习 cs229学习笔记4 (EM for factor analysis & PCA（Principal components analysis）)
DarkScope从这里开始
11-22 8100
============================================================================= EM FOR FACTOR ANALYSIS ============================================================================= 通过cs229学习笔记3 (EM a
机器学习 cs229学习笔记2 (k-means,EM & Mixture of Gaussians)
DarkScope从这里开始
11-14 5790
（all is based on stanford's opencourse cs229 lecture 12） 首先介绍的是聚类算法中最简单的K-Means算法 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
斯坦福大学机器学习课程cs229原始讲义
09-16
《斯坦福大学机器学习课程cs229原始讲义》是由世界知名计算机科学家Andrew Ng教授主讲的机器学习课程的官方教材，这份讲义详细介绍了机器学习的基础理论和核心算法，是深入理解这一领域的宝贵资源。 一、机器学习...
CS229吴恩达机器学习完整版（打印版本）
07-22
从给出的内容中，我们可以提取出大量的关于机器学习的知识点。下面将详细阐述这份机器学习文档中涵盖的关键概念和方法。 ### 监督学习 监督学习是机器学习的一个主要分支，它通过分析带有标签的训练数据来建立模型...
小象学院 机器学习 第十七章 EM算法
u010863933的博客
08-17 900
这一段来源于WIKI百科： Instatistics, anexpectation–maximization(EM)algorithmis aniterative methodto findmaximum likelihoodormaximum a posteriori(MAP) estimates ofparametersinstatistical models, w...
Python-斯坦福机器学习CS229课程讲义的中文翻译
08-11
A Chinese Translation of Stanford CS229 notes 斯坦福机器学习CS229课程讲义的中文翻译
cs229的所有纸质资料
12-06
把cs229的所有纸质资料整理成一本书，总共300多页，包括note课后习题和补充资料 详见http://cs229.stanford.edu/syllabus.html
cs229 2017 作业答案
03-21
cs229 机器学习
[网盘][转]Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义).2018_03_17
03-17
很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家
[转]Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)
08-18
很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家
CS229与《统计学习方法》的EM算法理解和比较，收敛性证明
成都往右的博客
12-31 1016
关于吴恩达老师的cs229讲义和视频与《统计学习方法》这本书上的EM算法，作为初学者，强烈建议只看前者，恐怕是我比较菜只看后者的话会有很多地方不明白.
机器学习（十二）：CS229ML课程笔记（8）——K-means，EM算法
玥晓珖的博客
04-10 638
2.0 先来点基础概念的认识：这篇文章用例子说明了什么是极大似然估计，很直观。2.1 前提知识：2.2 EM算法：2.3 具体流程：2.3.1 E-step——由期望（Expectation）与Jensen不等式建立下界（最大似然函数引入z变量，分子分母同时乘以Q，log函数图像如下）2.3.2 M-step——最大化（Maxmize）下界2.4 EM收敛性2.5 坐标上升法理解EM2.6 编程练...
CS229学习笔记之生成学习算法
u012946504的博客
12-12 428
斯坦福大学公开课 CS229 系列学习笔记之五
斯坦福CS229（吴恩达授）学习笔记（4）
LYZ的备忘录
10-11 279
CS229-notes2说明正文Problem Set #1: Supervised learning4. Naive Bayes 说明 此笔记 是cs229-notes2讲义中的第二部分学习内容，与B站上的“05 生成学习方法”视频对应，主要是对讲义中一些推理的补充以及一些重点内容的记录，另外还会附加该部分相对应的习题解答和算法的C++实现。 课程相关视频、讲义等资料可参照《斯坦福CS229（吴...
斯坦福大学cs229课程：深入机器学习算法核心
通过学习cs229课程的原始讲义，学生不仅能够掌握机器学习的基础算法，还能够通过实际案例深入理解算法的应用。此外，该讲义也提供了一个平台，使学习者能够在人工智能和机器学习领域中不断深入探索和研究。因此，该...
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