数据对象和属性类别: 数据一般有噪声,数量庞大,且来自不同的数据源 数据集由数据对象组成,一个数据对象代表一个实体 数据对象:样本.实例.数据点.对象 数据对象以数据元组的形式存放在数据库中,数据库的行对应于数据对象,列对应于属性 属性是一个数据字段,与维.特征.变量对应 维 用于数据仓库中 特征 用于机器学习中 变量 用于统计学中 属性的类型 值域 属性有四大类: 标称属性:只代表某种类别,不具有意义的序(无排序)例如第一食堂.第二食堂这种也是不具有意义的序 二元属性:标称属性的一种特殊情况 …

为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识,花了些时间读了下HTK(用htk完成简单的孤立词识别)的部分源码,对该算法总算有了点大概认识,达到了预期我想要的.不得不说,网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少,都是各种公式满天飞,很少有说具体细节的,当然了,那需要有实战经验才行.下面总结以下几点,对其有个宏观印象即可(以孤立词识别为例). 一.每个单词的读音都对应一个HMM模型,大家都知道HMM模型中有个状态集S,那么每个状态用什么来表示呢,数字?向量?矩阵?其实这个状态集中的状态没有具体的…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…

刚开始学javascript经常看到各种专业名词,在此整理一下个人的学习笔记: 直接量 直接量——就是程序中直接使用的数据值,如:88    //数字(String)"hello world" //字符串(Number)true //布尔值(Boobean)/[a-z][0-9]/   //正则表达式(RegExp)null //空值(null){x:1,y:2}   //对象(Object)[1,2,3,4,5] //数组(Array) 标识符(变量名) 标识符——就是一个名字,用来…

前言: 系统的学习下Android开发中涉及到的一些专业名词 和Android开发工具 名词: 一.SDK(Software Development Kit) 软件开发工具包:一般都是一些软件工程师为特定的软件包.软件框架.硬件平台.操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合. 二.API(Application Programming Interface) 应用程序接口,在Android中即sdk提供的方法(函数) 三..9.png “.9.png”是Andriod平台的应用软件开发里的一种特殊…

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等…

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod…

前言: 本次实验是将一些简单的决策理论和PGM推理结合,实验内容相对前面的图模型推理要简单些.决策理论采用的是influence diagrams,和常见图模型本质一样, 其中的决策节点也可以用CPD来描述,做决策时一般是采用最大期望效用准则(MEU).实验内容参考参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignment 5. 实验code可参考网友的:code. 实验中一些函数简单说明: Fnew = VariableElimina…