机器学习笔记12——【GMM 2】高斯混合模型实现与应用
目录:高斯混合模型聚类步骤、代码手动实现、绘制可视化动态图像、补充:使用sklearn中的GMM
关于hive的启动和连接
hive的启动与连接
机器学习笔记11——【GMM 1】高斯混合模型原理与推导
高斯混合模型流程与公式推导
Hexo数学公式显示问题
(2022最新)hexo解决Latex公式和换行问题,pandoc报错 Unknown extension smart解决方法
代码测试
这是一个hexo显示代码测试
Latex公式测试
这是一个hexo显示Latex公式测试
机器学习笔记10——EM算法原理与详细推导
目录:似然函数;极大似然估计;隐变量;直观理解EM算法;隐变量的期望;EM算法公式详细推导;含隐变量的对数似然函数;利用jensen不等式转化方程;jeasen不等式转化详解;拔高下界;什么时候下界与对数似然相等;EM算法总结;EM算法应用场景;EM算法步骤;关于EM算法的重要说明;EM算法的优缺点;EM算法的应用。
机器学习笔记9——KNN算法实现和应用
KNN算法原理与手动实现、距离度量、交叉验证选择最佳K值,KNN算法的局限与改进方法介绍;应用KNN完成鸢尾花分类与利用sklearn封装的KNN完成手写数字识别,图片的灰度化和二值化。
机器学习笔记8——K-mean聚类
K-mean算法的手动实现、sklearn应用,常用的距离度量、利用K-mean进行图片压缩。
机器学习笔记7——决策树原理与应用
决策树,ID3,C4.5原理。决策树的构建与剪枝,决策树sklearn应用示例(含数据集和代码),使用Graphviz绘制决策树,使用pickle保存训练模型。