机器学习的一些通俗易懂的tutorial

Prior, Likelihood, Posterior

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距离和相似度度量

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K-Means

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PCA(Principal Components Analysis)

2002. Lindsay I Smith. A tutorial on Principal Components Analysis

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期望最大化(EM, Expectation Maximization)

2009. Sean Borman. The Expectation Maximization Algorithm A short tutorial

李航.《统计学习方法》，P155 第9章 EM算法及其推广. 2012.

支持向量机(SVM, Support Vector Machines)

Andrew Ng. CS229 Lecture notes Support Vector Machines

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)

李航《统计学习方法》第10章 隐马尔科夫模型，讲得非常好，有非常具体的例子

条件随机场(CRF, Conditional Random Field)

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李航.《统计学习方法》，P192 第11章 条件随机场. 2012.

LDA

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正态分布的前世今生

Posted by soulmachine Mar 27th, 2013 Machine-Learning

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