12 2016 档案
摘要:谱聚类 谱聚类概括的说是基于图论的聚类方法,通过样本矩阵的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。 谱聚类的想法是将图划分成若干子图,要求同一个子图的点相似度高,不同子图的点相似度低。 顺便复习一下相似度(距离)的度量公式: 闵可夫斯基距离MinKowski(欧氏距离):$dist(X,Y)=\left (
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摘要:LR(对数几率回归) 函数为$y=f(x)=\frac{1}{1+e^{ (w^{T}x+b)}}$。 由于输出的是概率值$p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}}$,所以求解使用极大
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