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该篇文章“EM算法详解”涉及到EM算法、GMM高斯混合模型算法，可与李航《统计学习方法》做对照学习。

文章目录 1. 朴素贝叶斯 1.1. 工作原理 1.2. 工作流程 1.3. 属性特征 1.4. Laplace校准(拉普拉斯校验) 1.5. 遇到特征之间不独立问题 1.6. 优缺点 2. 逻辑回归和线性回归 2.1. 梯度下降法 2.2. 其他优化方法 2.3. 关于LR的过拟合问题： 2.4. 关于LR的多分类：softmax 2.5. 关于softmax和k个LR的

Python数据处理手册关键词： PythonPython数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 Dat

矩、中心矩、质心、patch方向author@jason_q http://blog.youkuaiyun.com/lql0716１、几何矩理论1.1 矩与数学期望数学期望 定义（一维离散）：设X∈[a,b]\mathbf X \in [a,b]，密度为f(x)f(x)，数学期望为： E(X)=∑i=1∞xiP(xi)E(\mathbf X) = \sum_{i=1}^{\infty}x_i P(x

曲率卷积核提取图像曲率author@jason http://blog.youkuaiyun.com/lql07161 曲率卷积核该卷积核为3*3的窗口，该窗口参看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23132541 -1/16 5/16 -1/16 5/16 -1

最小二乘法理论、推导、算法author@jason_ql http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、引言求最小二乘的实例： 假定xx, yy有如下数值： y　|　1.00　|　0.90　|　0.90　|　0.81　|　0.60　|　0.56　|　0.35 x　|　3.60　|　3.70　|　3.80　|　3.90　|　4.00　|　4.10　|　4.20解：将

数据科学—-知识树（点击进入原图）关键词：机器学习，数据挖掘，算法理论机器学习，数据挖掘学习思维导图该知识树对数据处理的一些算法以及涉及到的学科内容做了一个大致的结构框架，便于对数据科学有一个清晰的认识，从而加深对其整体的把握。 数据科学—-知识树（以图片格式查看/下载） 欢迎进入以下地址参与编辑： https://www.processon.com/mindmap/57a2bac2e4b

旋转矩阵、欧拉角、四元数理论及其转换关系author@jason_ql（lql0716） http://blog.youkuaiyun.com/lql07161、概述旋转矩阵、欧拉角、四元数主要用于表示坐标系中的旋转关系，它们之间的转换关系可以减小一些算法的复杂度。本文主要介绍了旋转矩阵、欧拉角、四元数的基本理论及其之间的转换关系。2、原理2.1 旋转矩阵对于两个三维点p1(x1,y1,z1)p_1(x_1,