Jim_Liu

学习斯坦福大学机器学习课程的一点学习心得。主要是在线性回归中，更新权重theta算法中涉及到theta同时更新的问题。

序言本序言是对整体思想进行的一个概括。若没有任何了解，可以先跳过，最后回来看看；若已有了解，可以作为指导思想。 极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。前者来自于频率派，认为参数是固定的，我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数；而后者属于贝叶斯派，认为参数也是服从某种概率分布的，已有的数据只是在这种参数的分布下产生的。所以，直观理解上

序言K-means算法是非监督学习（unsupervised learning）中最简单也是最常用的一种聚类算法，具有的特点是:对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛。本文章介绍K-means聚类算法的思想，同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化（vectorization1）来计算，可能不是很直观

简介PCA（Principal Component Analysis）算法叫做主成分分析，在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算特征值最大的特征向量来对原始数据进行线性变换。 本文将从算法原理角度来分析PCA算法的可行性，文中将引入人脸识别的概念，从而介绍PCA在人脸识别1中的应用。

简介文章将介绍谱聚类（spectral clustering）的基本算法，以及在matlab下的代码实现。介绍内容将包括：从图分割角度直观理解谱聚类谱聚类算法步骤数据以及实现代码本文将不会涉及细节化的证明和推导，如有兴趣可参考july大神的文章从拉普拉斯矩阵说到谱聚类.对谱聚类的理解这一节将从图分割聚类的角度直观理解谱聚类。不过，因为本人是从事社交媒体分析的，将从一种社会关系网络的角度来介绍