Machine Learning in Action:KNN Algorithm 概述 对于分类问题,最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归,比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督学习,对于无监督学习的算法比较经典的有聚类算法,有监督的相对来说较多,回归类算法基本都是的。按照参数有可以...
机器学习基础:期望最大化算法(Machine Learning Fundamentals: EM Algorithm) 前言EM算法和MLE算法的相同点在于,两者都需要知道确定的概率密度函数形式。 若没有隐藏变量,则可以用MLE进行估计。若数据欠缺,或存在隐含变量,则无法使用直接使用MLE进行估计,因此需要使用EM算法。 所谓的隐藏变量,指的是1. 在整个数据集中,...
output C:\ProgramData\Anaconda3\python.exeD:/ECNU2017/J机器学习/MachineLearning/EM_Algorithm.pyNum:1,Type1:3.068372,Type2:0.000000Num:2,Type1:0.006664,Type2:0.000000Num:3,Type1:0.614423,Type2:0.000000Num:4,Type1:0.001331,Type2:0.000000Num:5,Type1:0.026249,Type2:0.000000Num:6,Type1:1.754030,...
二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中,不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数,EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称,EM算法是一种迭代型的算法,在每一次的迭代过程中,主要分为两步:即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤。
Machine Learning --- GMM & QDA\LDA & EM algorithm 一、单高斯模型GSM(多元正态分布MVN) 当特征为2D时: 马氏距离=翻转坐标系下的欧式距离: 高斯分布证明(极大熵): [例]拉格朗日乘子法对q求导: 服从指数分布族: 证毕。 二、高斯混合模型GMM(多个单高斯的线性叠加,可逼近任意分布,每个高斯是一个聚类中心...
The example of EM algorithm to solve the problem in page 137 of Machine Learning book(Chinese Edition) written by Tom M. Mitchell. ##EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然估计。在每一步迭代分为两个步骤: 期望(Expectation)步骤...
ans=0#colID>=6代表的是连续型变量ifcolID>=6:mean=1std=1if(colID,C)incontinuousPara:curPara=continuousPara[(colID,C)]mean=curPara[0]std=curPara[1]else:#求平均值和方差 curData=X[curJudgeList,colID]mean=curData.mean()std=curData.std()#print(mean,std)#保存元素 ...
QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com) 一、K近邻算法(KNN)(监督学习算法) 1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。
E-Step. Estimate the missing variables in the dataset. M-Step. Maximize the parameters of the model in the presence of the data. The EM algorithm can be applied quite widely, although is perhaps most well known in machine learning for use in unsupervised learning problems, such as density ...
Auf der rechten Randleiste werden die Erklärungen mithilfe des ausgewählten XAI-Algorithmus angezeigt. Hinweis Für Bildklassifizierungsmodelle liefern Methoden wie XRAI und integrierte Farbverläufe im Vergleich zu Guided Backprop und Guided GradCAM in der Regel bessere visuelle Erklärun...