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摘要: joachims是当前svm领域的领军人物,以前只能访问他的个人主页。但是提供软件的网页一直无法访问,现在这个问题终于解决了。 Many researchers have told me that my site is not available in China. According to the company that is hosting my DNS entry, this is due... 阅读全文
posted @ 2009-10-21 19:11 macula7 阅读(97) 评论(0) 推荐(0)
摘要: joachims是当前svm领域的领军人物,以前只能访问他的个人主页。但是提供软件的网页一直无法访问,现在这个问题终于解决了。 Many researchers have told me that my site is not available in China. According to the company that is hosting my DNS entry, this is due... 阅读全文
posted @ 2009-10-21 19:11 macula7 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 线性模型小结 线性模型,顾名思义,就是使用将特征的线性组合得到的超平面划分特征空间的方法。简单的在二维空间中,线性模型就是一条直线,而在三维空间中,线性模型就是一个平面,它们都可以将所在空间划分为两部分。当有多个超平面的时候可以将空间划分为多个区域。 怎么得到线性模型?在PRML中将主要的方法划分为三种方式 1:discriminant function即判别函数法 主... 阅读全文
posted @ 2009-10-16 23:42 macula7 阅读(223) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 线性模型小结 线性模型,顾名思义,就是使用将特征的线性组合得到的超平面划分特征空间的方法。简单的在二维空间中,线性模型就是一条直线,而在三维空间中,线性模型就是一个平面,它们都可以将所在空间划分为两部分。当有多个超平面的时候可以将空间划分为多个区域。 怎么得到线性模型?在PRML中将主要的方法划分为三种方式 1:discriminant function即判别函数法 主... 阅读全文
posted @ 2009-10-16 23:42 macula7 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在prml中,解决问题最常用的方法之一就是最大似然法,这里对该方法进行简单的介绍。 Example 1: 高斯分布: Unknown 样本均值为 协方差矩阵 . 均值未知. 为样本点. 另求导公式等于0, 得到 进一步得到 Example 2: The Gaussian Case: Unknown **and ** 在这个例子中均值 和协方差矩阵 都是未知的. 使用数... 阅读全文
posted @ 2009-10-16 18:38 macula7 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在prml中,解决问题最常用的方法之一就是最大似然法,这里对该方法进行简单的介绍。 Example 1: 高斯分布: Unknown 样本均值为 协方差矩阵 . 均值未知. 为样本点. 另求导公式等于0, 得到 进一步得到 Example 2: The Gaussian Case: Unknown **and ** 在这个例子中均值 和协方差矩阵 都是未知的. 使用数... 阅读全文
posted @ 2009-10-16 18:38 macula7 阅读(233) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ..... Eq(1) Here ..... Eq(2) is the between-class covariance matrix. And ..... Eq(3) is the total within-class covariance matrix. Differentiating ... 阅读全文
posted @ 2009-10-13 22:35 macula7 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ..... Eq(1) Here ..... Eq(2) is the between-class covariance matrix. And ..... Eq(3) is the total within-class covariance matrix. Differentiating ... 阅读全文
posted @ 2009-10-13 22:35 macula7 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Machine Learning Mailing List in China 中国机器学习邮件列表 [English Version] ... 阅读全文
posted @ 2009-10-13 06:05 macula7 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Machine Learning Mailing List in China 中国机器学习邮件列表 [English Version] ... 阅读全文
posted @ 2009-10-13 06:05 macula7 阅读(247) 评论(0) 推荐(0)
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