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本文原文将书上所有证明给出，点击此处查看原文, 个人技术博客：SnailDove 前言 EM（期望最大）算法有很多的应用，最广泛的就是混合高斯模型、聚类、HMM等等，本质上就是一种优化算法，不断迭代，获得优值，与梯度下降、牛顿法、共轭梯度法都起到同一类的作用。 本文是对李航《统计学习方法》的第9章复习总结，主要内容如下 EM（期望最大）算法证明有跳跃性的地方全部事无巨细地写出来， 清晰地梳...

前言 写本文章主要目的是复习（毕竟之前看纸质版做的笔记）， 对于证明比较跳跃和勘误的地方我都做了注解，以便初学者和以后复习地时候快速阅读理解不会卡住。 本文原文将书上所有证明给出，由于优快云的公式编辑器公式支持不全，有些公式没法正常显示，欢迎点击此处查看原文, 个人技术博客：SnailDove 文章目录前言朴素贝叶斯法4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1 基本方法4.1.2 后验概率最大化...

文章目录前沿正文8.1 提升方法AdaBoost算法8.1.1 提升方法的基本思路提升方法的思想历史背景提升方法的核心问题和思想8.1.2 AdaBoost算法8.1.3 AdaBoost的例子8.2 AdaBoost算法的训练误差分析8.3 AdaBoost算法的解释8.3.1 前向分步算法8.3.2 前向分步算法与AdaBoost8.4 提升树8.4.1 提升树模型8.4.2 提升树算法8.4...