斯坦福机器学习公开课笔记12—K-Means、混合高斯分布、EM算法
时间:04-14
来源:互联网
点击:
本文对应斯坦福ML公开课的第12个视频,第12个视频与前面相关性并不大,开启了一个新的话题——无监督学习。主要内容包括无监督学习中的K均值聚类(K-means)算法,混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG),求解MoG模型的EM算法,以及EM的一般化形式,在EM的一般化形式之前,还有一个小知识点,即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
- 斯坦福机器学习公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型(04-19)
- 斯坦福机器学习公开课笔记10--VC维、模型选择、特征选择(04-05)
- 一文读懂人工智能、机器学习、深度学习有啥渊源(01-21)
- 云中的机器学习:FPGA上的深度神经网络(06-04)