摘要：《统计学习方法》第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。 EM算法的每次迭代由两步组成： E步，求期望（expectation）； M步，求极大（maximization）。 所以这一算法成为期望极大算法（expectation maximization algorithm），... 阅读全文

摘要：这是一系列博客文章的目录。这本书（《设计模式之禅》）看得有年头了，这些文章也写了很久了，写到第15章，也没有写完……这个坑已经不打算填了。之所以还要整理这个目录，只能说是强迫症犯了……(￣▽￣)"不过再翻翻这些文章，还是有些感慨。那个时候还在上学呢，曾经对“设计模式”很膜拜，以为是最高大上的东西。现... 阅读全文

摘要：系列文章：《机器学习实战》学习笔记本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法：k-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。首先，我们将探讨k-近邻算法的基本理论，以及如何使用距离测量的方法分类物品；其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据；再次，本文讨论了当存在许多数据来源时，如何... 阅读全文

摘要：系列文章：《机器学习实战》学习笔记这是《机器学习实战》的第一章，本章简要介绍了下什么是机器学习、机器学习的主要任务和本书中将要用到的Python语言。现在机器学习（Machine learning）与人工智能（Artificial intelligence）这么火，介绍机器学习的文章网上有很多，有很... 阅读全文