损失函数：Hinge Loss（max margin） Hinge Loss简介 Hinge Loss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-margin objective ...

关于ADMM的研究（一） 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上。找到了《Distributed Optimization and Statistical Learning via the Al ...

What are the advantages of different classification algorithms? For ...

【机器学习】EM算法详细推导和讲解 　今天不太想学习，炒个冷饭，讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法，文章里面有些个人理解，如有错漏，还请读者不吝赐教。 　　众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛 ...

机器学习：你需要多少训练数据？ 作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 ...

皮尔逊积矩相关系数的学习 做相似度计算的时候经常会用到皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)，那么应该如何理解该系数？其数学本质、含义是什么？ ...

分类问题损失函数的信息论解释 分类问题的优化过程是一个损失函数最小化的过程，对应的损失函数一般称为logloss，对于一个多分类问题，其在N个样本上的logloss损失函数具有以下形式： 其 ...

关于ADMM的研究（二） 4. Consensus and Sharing 本节讲述的两个优化问题，是非常常见的优化问题，也非常重要，我认为是ADMM算法通往并行和分布式计算的一个途径：conse ...

各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚 ...