『原創』機器學習算法的R語言實現（一）：KNN
KNN是有監督的學習算法，其特點有： 1、精度高，對異常值不敏感 2、只能處理數值型屬性 3、計算復雜度高（如已知分類的樣本數為n，那么對每個未知分類點要計算n個距離） KNN算法步驟： 需對所有樣本點（已知分類+未知分類）進行歸一化 ...
原文：機器學習中的EM算法具體解釋及R語言實例（1）
最大期望算法 EM K均值算法很easy 可參見之前公布的博文 ，相信讀者都能夠輕松地理解它。但以下將要介紹的EM算法就要困難很多了。它與極大似然預計密切相關。 算法原理最好還是從一個樣例開始我們的討論。如果如今有 個人的身高數據，並且這 條數據是隨機抽取的。一個常識性的看法是。男性身高滿足一定的分布 比如正態分布 ，女性身高也滿足一定的分布。但這兩個分布的參數不同。我們如今不僅不知道男女身高分 ...
2017-07-25 10:27 0 1524 推薦指數：
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1、介紹 決策樹（decision tree）是一種有監督的機器學習算法，是一個分類算法。在給定訓練集的條件下，生成一個自頂而下的決策樹，樹的根為起點，樹的葉子為樣本的分類，從根到葉子的路徑就是一個樣本進行分類的過程。 下圖為一個決策樹 ...
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最大期望算法 EM算法的正式提出來自美國數學家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年發表的研究對先前出現的作為特例的EM算法進行了總結並給出了標准算法的計算步驟，EM算法也由此被稱為Dempster-Laird-Rubin算法。1983年 ...
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本人以前主要focus在傳統音頻的軟件開發，接觸到的算法主要是音頻信號處理相關的，如各種編解碼算法和回聲消除算法等。最近切到語音識別上，接觸到的算法就變成了各種機器學習算法，如GMM等。K-means作為其中比較簡單的一種肯定是要好好掌握的。今天就講講K-means的基本原理和代碼實現 ...