最大熵模型 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第七次课在线笔记。熵，这个概念对于我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们在许多领域都会碰到熵这个概念，陌生的是如果真的让你解释它又说不清道不明。本次课程讨论了熵的概念并详细解释了最大熵模型。这次 ...

凸优化 作者：樱花猪 摘要: 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第四次课在线笔记。“凸优化”指的是一种比较特殊的优化，通过“凸优化”我们能够把目标函数转化成一个“凸函数”然后利用凸函数的性质求极值来求解问题。“凸优化”不仅仅在机器学习中有所应用，几乎在 ...

LDA常见的应用方向： 　　信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析 ...

隐马尔科夫模型HMM 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十七次课在线笔记。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程 ...

微积分和概率论 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第一次课在线笔记。本次课以机器学习的观点来看待曾经学过的数学问题，为未来的做机器学习的公式推导做理论基础。主要内容包括高等数学和概率论部分内容。课程通过简单的数学知识串讲，唤起封存已久 ...

随机森林和提升 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多 ...

摘要： 　　两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量 ...

条件随机场 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十八次课在线笔记。条件随机场是一种判别式概率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。 引言： “条件随机场”被用于中文分词 ...