贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。 贝叶斯定理 贝叶斯定理实际上就是计算“条件概率” 的公式…
什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它…
标签传播算法（label propagation）简介 半监督学习 机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。 监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学…
Apriori简介 集体智慧（Collective Intelligence） 单一个体所做出的决策往往会比起多数决的决策来的不精准，集体智慧是一种共享的或者群体的智能，以及集结众人的意见进而转化为决策的一种过程。它是从许多个体…
Affinity Propagation算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网…
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2…
Chameleon简介 Chameleon（变色龙）算法是一种两阶段层次聚类算法。在进行两个类簇合并时使用更高的标准，同时考虑了类簇之间的互连性（连接两个子簇的边的权重之和）和近似性（连接两个子簇的边的平均权重），具…
CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于层次的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好…
BIRCH算法简介 BIRCH算法的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它使用聚类特征来表示一个簇，使用聚类特征树（CF-树）来表示聚类的层次结构，算法思路也是“自底向上”的。 BI…
层次聚类简介 层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters，后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类： Divisive 层次聚类：又称自顶向下（top-dow…
