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机器学习
14篇文章 · 21271字 · 4人关注
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    降维-流形学习-等度量映射(Isomap)

    一.基本思路：局部距离替换高维空间距离 构建原始高维空间的距离直接采用了欧氏距离，但这在流形结构数据中往往有问题，如下图所示，黑线长度便是欧氏距...

    3.6 1421 4 7
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    层次聚类AGNES详解

    一.算法介绍 层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分有两种策略：一种是自下而上，另一种是自上而下；自下而上...

    2.6 2038 0 5
  • 降维_奇异值分解(SVD)

    一.奇异值分解定义 将一个非零的实矩阵，表示为如下三个实矩阵的乘积形式的运算，即进行矩阵的因子分解： 其中，是阶正交矩阵，是阶正交矩阵，是由降序...

    0.8 575 0 2
  • 距离度量以及性能评估方法

    一.距离度量 对于聚类，其实之前已经有算法涉及了，比如GMM，这一章开始再次做系统介绍。聚类的核心思想套用一句俗语：“物以类聚，人与群分”，这里...

    1.2 683 0 2
  • FFM的原理介绍及实现

    一.FFM原理介绍 FFM（Field-aware Factorization Machine）是对FM的改进，我们先回顾一下上一节的FM，它对...

    1.2 284 0 2
  • FM因子分解机的原理介绍及实现

    一.FM原理 大家可能用过sklearn中的这个多项式特征处理函数：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatur...

    0.7 553 0 1
  • 谱聚类详解

    一.基本原理 该部分参考了《谱聚类》-刘建平[https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html#!co...

    0.7 876 0 2
  • 拉普拉斯近似详解

    这一节本来是要介绍Logistic回归的贝叶斯估计的，但由于其后验概率分布无法显式求解（包含了无数个sigmoid函数的乘积），所以这一节作为前...

    0.7 2017 0 1
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    变分推断的原理推导

    一.原理推导 变分推断（VI）要做的事情很朴素，那就是有一个复杂的难以求解的分布，比如后验概率分布：，这里表示观测数据，表示参数或隐变量，VI就...

    0.7 1218 0 2

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