j_xbing的博客

支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 有监督学习和无监督学习 有监督学习就是已知事物的分类标签告诉模型训练参数，无监督就是不知道事物的分类标签需要模型自行识别，常用的无监督学习算法有 LDA k-means聚类。 这里讲SVM的原理总结成我自己的话： 支持向量机的训练就是找到一个超平面将样本分开，这个超平面就是我们的分类器。如何找到这个分类间隔，通过移动这个超平面，找...

EM 期望最大化 算法原理 首先初始化一个参数 A 根据训练数据和当前的模型参数A 找出隐变量Z 也就是E步骤 根据训练数据和Z对参数A做最大似然估计 （M步） 重复2 3 步骤直到收敛或者找到局部最后解 k-means 聚类 先从样本集中随机选择k个样本作为随机质心 将所有样本点归到距离质心最近的类簇中 重新计算质心 作为新的质心 知道收敛或者找到局部最优解 聚类的评判 可以根据 类间...