随笔分类 -  23-模式识别

BP神经网络
摘要：作者：桂。 时间：2017-08-19 22:40:05 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7398396.html 前言 BP与RBF是分析基本神经网络的两个概念，最近接触到这些概念（目前的认识是：用在矩阵分析中减少计算量），简单梳理一下。 这里记录基本 阅读全文
posted @ 2017-08-20 00:00 LeeLIn。 阅读(1493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
将SVM用于多类分类
摘要：转自：http://www.lining0806.com/%E5%B0%86svm%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%A4%9A%E7%B1%BB%E5%88%86%E7%B1%BB/ SVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类 阅读全文
posted @ 2017-05-23 22:31 LeeLIn。 阅读(916) 评论(1) 推荐(2) 编辑
独立成分分析（Independent component analysis, ICA）
摘要：作者：桂。 时间：2017-05-22 12:12:43 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6884273.html 前言 今天群里冒出这样一个问题：群里谁有INFORMAX语音分离源程序？看到要程序的就头大，这是一个盲源分离问题，之前没有推导过，借此过一 阅读全文
posted @ 2017-05-22 13:46 LeeLIn。 阅读(2589) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学习方法：支撑向量机（SVM）
摘要：作者：桂。 时间：2017-05-13 21:52:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6850684.html 前言 主要记录SVM的相关知识，参考的是李航的《统计学习方法》，最后的SMO优化算法（Sequential minimal optimiz 阅读全文
posted @ 2017-05-13 22:48 LeeLIn。 阅读(918) 评论(0) 推荐(1) 编辑
统计学习方法：CART算法
摘要：作者：桂。 时间：2017-05-13 14:19:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 内容主要是CART算法的学习笔记。 CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选 阅读全文
posted @ 2017-05-13 19:01 LeeLIn。 阅读(6126) 评论(1) 推荐(1) 编辑
统计学习方法：最大熵模型
摘要：作者：桂。 时间：2017-05-12 12:45:57 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6770062.html 前言 主要是最大熵模型（Maximum entropy model）的学习记录。 一、基本性质 在啥也不知道的时候，没有什么假设以及先验作 阅读全文
posted @ 2017-05-12 13:18 LeeLIn。 阅读(837) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学习方法：决策树（1）
摘要：作者：桂。 时间：2017-05-06 08:39:37 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815772.html 前言 还是李航的《统计学习方法》，主要是决策树的内容，主要包括ID3、C4.5以及对应的剪枝方法。内容为自己的学习记录，可能读起来会前言不 阅读全文
posted @ 2017-05-06 09:38 LeeLIn。 阅读(1391) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计学习方法：核函数（Kernel function）
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-26 12:17:42 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6767980.html 前言 之前分析的感知机、主成分分析（Principle component analysis, PCA）包括后面看的支撑向量机（Suppo 阅读全文
posted @ 2017-04-26 13:08 LeeLIn。 阅读(21156) 评论(0) 推荐(3) 编辑
统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-21 21:11:23 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写 阅读全文
posted @ 2017-04-22 11:43 LeeLIn。 阅读(8196) 评论(2) 推荐(1) 编辑
统计学习方法：朴素贝叶斯
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-20 18:31:37 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6740308.html 前言 本文为《统计学习方法》第四章：朴素贝叶斯（naive bayes），主要是借助先验知识+统计估计，本文主要论述其分类的思路。全文包括 阅读全文
posted @ 2017-04-20 20:35 LeeLIn。 阅读(985) 评论(2) 推荐(0) 编辑
统计学习方法：KNN
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-19 21:20:09 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6736385.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 本文为《统计学习方法》第三章：KNN（k-Nearest Neighbor），主要包括： 1 阅读全文
posted @ 2017-04-19 23:42 LeeLIn。 阅读(947) 评论(0) 推荐(1) 编辑
统计学习方法：感知机
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-16 11:53:22 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的《统计学习方法》，考虑到之前看《自适应滤波》，写的过于琐碎，拓展也略显啰嗦，这次的学习笔记只记录书籍有关的内容。前 阅读全文
posted @ 2017-04-16 21:33 LeeLIn。 阅读(3668) 评论(0) 推荐(4) 编辑
非负矩阵分解（4）：NMF算法和聚类算法的联系与区别
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-14 06:22:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization 阅读全文
posted @ 2017-04-15 14:21 LeeLIn。 阅读(26183) 评论(0) 推荐(4) 编辑
谱聚类（Spectral clustering）（2）:NCut
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-13 21:19:41 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6706400.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 本文为谱聚类的第二篇，主要梳理NCut算法，关于谱聚类的更多细节信息，可以参考之前的博文： 阅读全文
posted @ 2017-04-14 06:12 LeeLIn。 阅读(7490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
谱聚类（Spectral clustering）（1）：RatioCut
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-13 19:14:48 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702174.html 声明：本文大部分内容来自：刘建平Pinard博客的内容。 前言 之前对非负矩阵分解（NMF）简单梳理了一下，总觉得NMF与聚类非常相似，像 阅读全文
posted @ 2017-04-13 20:44 LeeLIn。 阅读(8852) 评论(1) 推荐(1) 编辑
拉普拉斯矩阵（Laplace Matrix）与瑞利熵（Rayleigh quotient）
摘要：作者：桂。 时间：2017-04-13 07:43:03 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解（NMF）的应用，总觉得NMF与谱聚类（Spectral cluste 阅读全文
posted @ 2017-04-13 19:06 LeeLIn。 阅读(37897) 评论(1) 推荐(6) 编辑
EM算法
摘要：作者：桂。 时间：2017-03-17 12:18:15 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6557665.html 前言 本文为曲线与分布拟合一文的补充，由于混合分布的推导中用到EM算法，在此梳理一下。全文主要包括： 1）EM算法背景介绍； 2）EM算法 阅读全文
posted @ 2017-03-17 13:13 LeeLIn。 阅读(3695) 评论(8) 推荐(4) 编辑
PCA算法
摘要：作者：桂。 时间：2017-02-26 19:54:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 前言 本文为模式识别系列第一篇，主要介绍主成分分析算法（Principal Component Analysis，PCA）的 阅读全文
posted @ 2017-02-26 23:24 LeeLIn。 阅读(34641) 评论(6) 推荐(9) 编辑