1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就 ...

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstr ...

一步步教你轻松学K-means聚类算法 ( 白宁超 2018年9月13日09:10:33) 导读：k-均值算法（英文：k-means clustering），属于比较常用 ...

一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策 ...

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是 ...

上一篇我们已经说到了，增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略，使其在任意初始状态下，都能获得最大的Vπ值。(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的 ...

机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforceme ...

将测试样本进行排序，“最可能”是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。 分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（见图中阈值）将样本分为两部分，前一部分判作正例，后一部 ...

CS224N Assignment 1: Exploring Word Vectors (25 Poi ...

1、J48原理 　　基于从上到下的策略，递归的分治策略，选择某个属性放置在根节点，为每个可能的属性值产生一个分支，将实例分成多个子集，每个子集对应一个根节点的分支，然后在每个分支上递归地重复这个过程 ...