forever1dreamsxx--NLP

转载地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1

转载地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020173.html      原题目叫做The perception and large margin classifiers，其实探讨的是在线学习。这里将题目换了换。以前讨论的都是批量学习（batch learning），就是给了一堆样例后，在样例上学习出假设函数h。而

原文地址：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅.（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线

转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/caohao2008/article/details/1646388  LIBSVM简介 支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的，自己编程实现该算法难度就更大了。但是现在的网络资源非常发达，而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经放在网络上，免费提供给用于研究目的，这样方便大多数的研究者，不必要花费大量的时

转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/caohao2008/article/details/1654537 SVM里面涉及的数学要求太高了.我一时半会也没看懂.看了看一些概念性的东西.做的笔记贴上来. SVM算法学习笔记：SVM算法是用于机器学习和机器训练的一个有效算法。Support Vector Machine第一章:学习方法1.1 监督学

转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/techq/article/details/6171688 关键字(keywords)：SVM 支持向量机 SMO算法 实现 机器学习          如果对SVM原理不是很懂的，可以先看一下入门的视频，对帮助理解很有用的，然后再深入一点可以看看这几篇入门文章，作者写得挺详细，看完以后SVM的基础就了解得差不多了，再然后买本《支持向

原文来自MBAlib，地址：http://wiki.mbalib.com/wiki/社会网络分析 下面是开始的一部分：  目录[隐藏]1什么是社会网络分析2社会网络分析概述3社会网络分析的原理4社会网络分析的意义5社会网络分析的特征6社会网络分析法的分析角度[1]7社会网络分析在企业知识管理中的应用[2]8相关条目9参考文献社

原文地址：http://www.risc.jku.at/people/ckoutsch/stuff/e_algorithms.html After a long discussion with some of my RISC colleagues about what the 5 most important algorithms on the world are, we couldn't