文章 2022-02-17 来自:开发者社区

01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)

EM算法的讲解的内容包括以下几个方面: 1、最大似然估计2、K-means算法3、EM算法4、GMM算法 __EM算法本质__是统计学中的一种求解参数的方法,基于这种方法,我们可以求解出很多模型中的参数。 1、最大似然估计在__求解线性模型__的过程中,我们用到了__最大似然估计(MLE)__的思想。 EM算法达到的目的和最大似然估计是一样的,只不过EM算法可以帮助我们去计算一些__隐藏变量_.....

01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)
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01 聚类算法 - 大纲

本章开始进入__聚类算法(Cluster)__的讲解。 之前讲过的内容都是针对有监督学习的模型,即我们在分类之前知道最终分类的目标。而聚类算法是面向无监督学习的一种建模思想。 聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据__内部存在的数据特征__将数据集划分为__多个不同的类别__,使__类别内的数据比较相似__,__类别之间的数据相似度比较小__;属于无监督学习。 聚类算法的重点是计算样本项之间的....

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数据结构与算法分析:大纲

00数据结构与算法分析:大纲01数据结构:数组02数据结构:链表03数据结构:栈03数据结构:队列 极客时间数据结构与算法分析 本系列课程主要来源于自己学习极客时间的笔记。 想深入了解的同学可以购买专栏加入学习。 分享海报

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