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EM算法学习笔记 评分

EM算法超详细学习笔记,很多书上都没有的,容易理解

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所需积分/C币:10 上传时间:2013-07-01 资源大小:170KB
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em 算法笔记

em 算法笔记--em期望最大化算法笔记

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学习笔记—《EM算法》

本人在学习EM算法时,是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的,也对应看了别人整理的笔记,个人觉得有些地方说的不是很清楚,特整理此笔记供大家参考。

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机器学习算法学习笔记

本资源包括 线性回归,Logistic回归和一般回归,K-means聚类分析,独立分析,线性判别分析,增强学习,还有混合高斯模型和EM算法的的学习笔记,往后还有更新。

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EM算法小记,英文

EM算法小记,英文,EM算法不用介绍了,里面有EM算法描述笔记。

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EM算法与HMM参数估计代码

matlab实现隐马尔可夫模型相关算法,backward算法,forward算法,viterbi算法,附带参数估计的笔记。

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GMM模型以及基于EM算法的参数估计

本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型,所以查找相关文献整理了一下,共享给大家!基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的,也对应看了别人整理的笔记,个人觉得有些地方说的不是很清楚,特整理此笔记供大家参考。

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EM算法完整版(1).docx

《图解机器学习》这本书对机器学习的讲解十分详细,通俗易懂,本文着重讲解将argmax与max的区分,作为自己的学习笔记供大家参考

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斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版.pdf 目录 (1)线性回归、logistic回归和一般回归 1 (2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 10 (3)支持向量机SVM(上) 20 (4)支持向量机SVM(下) 32 (5)规则化和模型选择 45 (6)K-means聚类算法 50 (7)混合高斯模型和EM算法 53 (8)EM算法 55 (9)在线学习 62 (10)主成分分析 65 (11)独立成分分析 80 (12)线性判别分析 91 (13)因子分析 103 (14)增强学习 114 (15)典型关联分析 120 (16)偏最小二乘法回归 129

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斯坦福Ng机器学习课程笔记(中文版)

【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器、拉格朗日对偶、支持向量机 【第8讲】 核方法、序列最小优化算法 【第9讲】 经验风险最小化 【第10讲】 交叉验证、特征选择 【第11讲】 贝叶斯统计、机器学习应用建议 【第12讲】 $k$-means算法、高斯混合模型及最大期望算法 【第13讲】 最大期望算法及其应用、因子分析模型 【第14讲】 因子分析的EM

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oracle学习文档 笔记 全面 深刻 详细 通俗易懂 doc word格式 清晰 连接字符串

oracle学习文档 笔记 全面 深刻 详细 通俗易懂 doc word格式 清晰 第一章 Oracle入门 一、 数据库概述 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今五十年前。简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 常见的数据模型 1. 层次结构模型: 层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树,IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。 2. 网状结构模型:按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型代表是DBTG(

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斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15(完整版、带目录索引和NG原版讲义)

1-15节全部完整版讲义!超清分享~~~(附赠目录索引和NG原版讲义) 含金量高,独家整理~~ 目录如下: 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛 公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择 公开课笔记11

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python大战机器学习

高清带目录的机器学习资源书籍,使用python语言实现了机器学习的相关算法,极力推荐!<br/><br/>数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。, Python 是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。, 《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+

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Python大战机器学习

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[网盘]python大战机器学习

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[网盘]python大战机器学习.2018_03_19

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[网盘]python大战机器学习.2018_03_17

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ModbusTCP/RTU网关设计

基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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iCopy解码软件v1.0.1.7.exe

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分布式服务框架原理与实践(高清完整版)

第1章应用架构演进1 1.1传统垂直应用架构2 1.1.1垂直应用架构介绍2 1.1.2垂直应用架构面临的挑战4 1.2RPC架构6 1.2.1RPC框架原理6 1.2.2最简单的RPC框架实现8 1.2.3业界主流RPC框架14 1.2.4RPC框架面临的挑战17 1.3SOA服务化架构18 1.3.1面向服务设计的原则18 1.3.2服务治理19 1.4微服务架构21 1.4.1什么是微服务21 1.4.2微服务架构对比SOA22 1.5总结23 第2章分布式服务框架入门25 2.1分布式服务框架诞生背景26 2.1.1应用从集中式走向分布式.26?

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