一篇基于最大最小分类算法的好文章.简单明了.有所改进...
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其他好文 时间：
2014-07-20 22:12:43
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转载请注明出处：电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.htmlSVD，即奇异值分解，在自然语言处理中，用来做潜在语义分析即LSI，或者LSA。最早见文章An introduction to latent semanti...
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编程语言 时间：
2014-07-19 16:10:01
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-07-18 19:25:06
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基于相似性聚类 很多时候，我们想了解一群人中的一个成员与其他成员之间有多么相似。例如，假设我们是一家品牌营销公司，刚刚完成了一份挂怒有潜力新品牌的研究调查问卷。在这份调查问卷中，我们向一群人展示了新品牌的几个特征，并且要求他们对这个新品牌的每个特征按五分制打分。同时也收集了目标人群的社会经济特征.....
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2014-07-18 08:04:51
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（一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集...
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数据库 时间：
2014-07-16 18:34:29
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在聚类中我们经经常使用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解。PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发bl...
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2014-07-16 18:09:11
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-07-15 09:13:23
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聚类：就是将一个对象的集合分成几个簇，每个簇之间的对象不相似，但是簇内对象相似。可以认为是“物以类聚”。从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。k-Means：k-Means算法的核心思想是把n个数据对象划分为k个类（这k各...
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2014-07-14 21:27:26
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在聚类中我们经经常使用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解。PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发bl...
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2014-07-14 15:28:42
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众所周知，Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数，但是其他分布的应用也相当广泛，例如泊松分布和高斯分布（正态分布），而这些分布Java没有很好的提供（高斯分布可以利用Random类），我们需要自己编写。
首先是泊松分布，这是一个离散型的随机变量分布，比较好弄，此外例如考察一些到达事件的概率时，通常服从泊松分布，因此该分布相当实用。在开始编写之前，先感谢...
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编程语言 时间：
2014-07-14 11:13:13
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