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机器学习
EM算法
摘要:EM算法是Dempster, Laind, Rubin于1997年推出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行MLE(Maximum Likelihood Estimation),是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不
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2016-12-26 09:21
DIMSUMBOY
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如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
摘要:监督学习:简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分,分类就是离散的数据,回归就
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2016-12-12 21:08
DIMSUMBOY
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