10.3 原型聚类 10.3.1 K-Means 10.3.2 学习向量量化（LVQ） 10.3.3 高斯混合聚类 10.3 原型聚类 原型聚类即“基于原型的聚类 ”（prototype-based clustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心...

十七、更新预测 “更可能”的二分类器 基于新信息更新预测 树形图 贝叶斯法则 做出决策 罕见疾病的检测 主观先验 确认结果 十七、更新预测 原文：Updating Predictions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的...

兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯...

兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯分子...

兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯分...

兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯分...

兰纳琼斯 Example 兰纳琼斯 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 兰纳琼斯 在 兰纳琼斯分子力 力场是非常短的范围内的力与由所述执行器和影响粒子的大小而确定的行为。在距离小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥的，此后距离是有吸引力的。它试图保持颗粒彼此平衡的距离。粒子需要靠近彼此才能被这个领域所影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰...

11、降维与度量学习 上篇主要介绍了几种常用的聚类算法，首先从距离度量与性能评估出发，列举了常见的距离计算公式与聚类评价指标，接着分别讨论了K-Means、LVQ、高斯混合聚类、密度聚类以及层次聚类算法。K-Means与LVQ都试图以类簇中心作为原型指导聚类，其中K-Means通过EM算法不断迭代直至收敛，LVQ使用真实类标辅助聚类；高斯混合聚类采用高...

9、集成学习 上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的“两步走”策略能较好地估计隐变量的值。本篇将继续讨论下一类经典算法—集成学习。 9、集成学习 顾名思义，集成学习（ensembl...

时间机器启动……我们来到公元前380年，也就是2000多年前的雅典城外。这是一个阳光明媚的久违的春天，柏拉图 和一个帅气的小男仆走在一片橄榄树荫下。他们正准备前往一个学院。天气很好，吃得很饱，渐渐的，两人的谈话转向了哲学。 “你看那两个学生，哪一个更高一些？”，柏拉图小心的选择用字，以便让这个问题更好的引导眼前的这个小男孩。 小男仆望向水池旁边的两个男...