随笔分类 -  机器学习原理

Kalman Filter、Extended Kalman Filter以及Unscented Kalman Filter介绍
摘要：本文介绍了卡尔曼滤波(Kalman Filter)的数学定义和求解方法，并介绍了它的两种扩展形式：Extended Kalman Filter和Unscented Kalman Filter 阅读全文

posted @ 2019-08-08 12:18 sunwq06 阅读(2792) 评论(0) 推荐(0)

隐马尔科夫模型HMM介绍
摘要：本文介绍了隐马尔科夫模型HMM的原理，如何训练HMM，以及如何使用HMM进行预测 阅读全文

posted @ 2019-08-02 10:59 sunwq06 阅读(720) 评论(0) 推荐(0)

Probabilistic PCA、Kernel PCA以及t-SNE
摘要：本文介绍了三个降维方法，分别是对PCA进行了扩展的Probabilistic PCA、Kernel PCA算法，以及能够保留数据集局地结构的t-SNE算法 阅读全文

posted @ 2019-07-19 09:50 sunwq06 阅读(857) 评论(0) 推荐(0)

强化学习基础：蒙特卡罗和时序差分
摘要：承接文章强化学习基础：基本概念和动态规划，介绍另外两种解决强化学习问题的方法：蒙特卡罗法和时序差分法 阅读全文

posted @ 2019-06-27 20:36 sunwq06 阅读(546) 评论(0) 推荐(0)

强化学习基础：基本概念和动态规划
摘要：介绍强化学习的一些重要概念以及求解强化学习问题的一个基础方法：动态规划算法 阅读全文

posted @ 2019-06-25 13:55 sunwq06 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)

EM算法和高斯混合模型GMM介绍
摘要：介绍EM算法的原理，并且介绍了如何使用EM算法对GMM这一概率聚类模型进行求解 阅读全文

posted @ 2019-06-20 22:41 sunwq06 阅读(1591) 评论(0) 推荐(0)

神经网络介绍：梯度下降和正则化
摘要：介绍了神经网络中常用的梯度下降和正则化算法 阅读全文

posted @ 2019-05-21 17:27 sunwq06 阅读(613) 评论(0) 推荐(0)

神经网络介绍：算法基础
摘要：从基本架构、前向传播、后向传播等方面介绍了神经网络的算法原理公式和代码实现过程，并通过一个简单的实例进行了应用 阅读全文

posted @ 2019-05-14 11:25 sunwq06 阅读(358) 评论(0) 推荐(0)

K均值聚类和DBSCAN介绍
摘要：介绍基于距离的K均值聚类以及基于密度的DBSCAN这两种聚类算法的原理，并且介绍了DBSCAN的一种改进算法HDBSCAN的原理 阅读全文

posted @ 2019-05-14 00:13 sunwq06 阅读(732) 评论(0) 推荐(0)

支持向量机SVM介绍
摘要：本文介绍了支持向量机SVM的基本思想和算法原理，并介绍了Linear SVM、Kernel SVM、Soft-Margin SVM以及SVR这几个不同种类的支持向量机 阅读全文

posted @ 2019-05-07 13:35 sunwq06 阅读(325) 评论(0) 推荐(0)

贝叶斯分类器介绍
摘要：介绍贝叶斯分类器的思想，并以朴素贝叶斯和线性判别分析为例进行详细说明 阅读全文

posted @ 2019-04-30 10:03 sunwq06 阅读(714) 评论(0) 推荐(0)

GBDT和XGBOOST算法原理
摘要：以多分类问题为例介绍梯度提升决策树GBDT以及它的扩展版本XGBOOST的算法原理 阅读全文

posted @ 2019-04-29 15:43 sunwq06 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)

CART决策树和随机森林
摘要：介绍CART决策树和随机森林算法原理 阅读全文

posted @ 2019-04-29 09:22 sunwq06 阅读(819) 评论(0) 推荐(0)

PCA与LDA介绍
摘要：介绍机器学习中两个经典的降维技术：主成分分析PCA与线性判别分析LDA 阅读全文

posted @ 2019-04-28 23:50 sunwq06 阅读(662) 评论(0) 推荐(0)

回归分析介绍
摘要：从模型基础、模型诊断、特征选择以及广义线性模型四个方面介绍线性回归分析 阅读全文

posted @ 2019-04-28 20:43 sunwq06 阅读(676) 评论(0) 推荐(0)

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