三 23 四月 2014
Filed under Machine Learning
Tags Machine Learning Exponential Family Generalized Linear Models
日 13 四月 2014
Filed under Machine Learning
Tags Deep Learning Machine Learning Back Propagation BP Neural Network Sparse Autoencoder
本文简要介绍一下Deep Learning是什么以及其基本使用场景;在此基础上,我们会简要介绍一下BP神经网络以及Back Propagation反向传播算法。接下来在充分理解Back Propagation的基础之上,我们介绍一下Sparse Autoencoder稀疏自编码器。
Read More五 11 四月 2014
Filed under Machine Learning
Tags Clustering Unsupervised Learning K-Means Spectral Learning Hierarchical Clustering
本文继上篇介绍离散数据的生成模型之后,介绍针对连续数据的生成模型。本篇博文主要介绍五点:首先我们会介绍一下Gaussian Distribution的基础知识以及对于Gaussian分布的MLE估计,第二部分我们则会着重介绍Gaussian Discriminant Analysis,紧接该部分之后，第三部分我们会介绍基于Gaussian联合分布的Inference;第四部分我们介绍Linear Gaussian Systems,最后一部分我们给出针对高斯分布参数的估计方法。
Read More二 04 三月 2014
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Tags Machine Learning Classfication Generative Models Mutual Information
本文为机器学习系列第二篇，主要研究一下离散数据生成模型。我们会介绍两种模型，一为Dirichlet-multinomial model,一为朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classfier，NBC),最后我们介绍一下关于互信息的基本知识以及将其用于特征选择。
Read More本文作为本博客的第一篇博文，简单说明了创建这个博客的目的；同时作为机器学习系列的第一篇，对决策树中的ID3和C4.5算法进行了梳理，对于ID3算法，我们给出了Python源码实现。
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