决策树笔记:使用ID3算法 决策树笔记:使用ID3算法 机器学习 先说一个偶然的想法:同样的一堆节点构成的二叉树,平衡树和非平衡树的区别,可以认为是"是否按照重要度逐渐降低"的顺序来分叉的. 其实这个也不一定局限于平衡树的解释.huffman编码就是这么干的:出现频率最高的编码一定是与root直接相连的,是层数最浅的. 什么是决策树 简单讲就是一棵多叉树,每个节点表示一个决策,它的不同分支表示依据决策结果划分的子类:子树要么仍然是决策数,要么是叶节点.叶节点表示原有label或某一个维…

上篇(webRTC中音频相关的netEQ(四):控制命令决策)讲了MCU模块是怎么根据网络延时.抖动缓冲延时和反馈报告等来决定给DSP模块发什么控制命令的.DSP模块根据收到的命令进行相关处理,处理简要流程图如下. 从上图看出如果有语音包从packet buffer里取出来先要做解码得到PCM数据,没有就不用做解码了.编解码也是数字信号处理算法的一种,是个相当大的topic,不是本文所关注的,本文关注的是对解码后的PCM数据做数字信号处理,如加减速.如果命令是非Normal命令,就要根据命令做D…

上篇(webRTC中音频相关的netEQ(二):数据结构)讲了netEQ里主要的数据结构,为理解netEQ的机制打好了基础.本篇主要讲MCU中从网络上收到的RTP包是怎么放进packet buffer和从packet  buffer里取出来,以及网络延时值(optBufLevel)和抖动缓冲延时值(buffLevelFilt)的计算.先看RTP语音包是怎么放进packet  buffer的. 前面说过把从网络收到的RTP包放进packet  buffer时有个slot概念,每个slot里放一个包…

上篇(webRTC中音频相关的netEQ(一):概述)是netEQ的概述,知道了它主要是用于解决网络延时抖动丢包等问题提高语音质量的,也知道了它有两大单元MCU和DSP组成.MCU 主要是把从网络收到的语音RTP包放进packet buffer内,同时也会根据计算出来的网络延时和抖动缓冲延时以及DSP单元反馈过来的信息决定给DSP发什么控制命令(命令主要有正常播放.加速.减速.丢包补偿.融合等),也会把语音包从packet buffer里取出来给DSP单元处理.DSP主要是对取出来的语音包解码并…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

从最大似然到EM算法浅解 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习十大算法之中的一个:EM算法.能评得上十大之中的一个,让人听起来认为挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人非常NB,是由于他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,由于神能做非常多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是由于什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明确,可是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的…

上篇(webRTC中音频相关的netEQ(三):存取包和延时计算)讲了语音包的存取以及网络延时和抖动缓冲延时的计算,MCU也收到了DSP模块发来的反馈报告.本文讲MCU模块如何根据网络延时.抖动缓冲延时和反馈报告等决定发给DSP模块的控制命令, 好让DSP模块先对取出的语音包做解码处理(如果有的话)以及根据这些命令做信号处理. MCU模块给DSP模块发的控制命令主要有正常播放(normal).加速播放(accelerate).减速播放(preemptive expand).丢包补偿(PLC,代码…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…