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机器学习头条 2014-11-04（周二）

研究者July 2014-11-04 23:03

已写的：①决策树http://t.cn/zOmMFLa，②SVMhttp://t.cn/zOeaL7j，③K近邻http://t.cn/zjLQ8Ky，④数理统计http://t.cn/zj9kZ8a，⑤最大熵http://t.cn/R7atoLH，⑥Adaboosthttp://t.cn/R7lXmhC，⑦谱聚类http://t.cn/R7jLDaB，待写的还远不只是这些：贝叶斯网络、EM、主题模型、HMM、CRF、PCA、LDA。

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7577684

从拉普拉斯矩阵说到谱聚类

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40738211

拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix)），也称为基尔霍夫矩阵, 是表示图的一种矩阵。给定一个有n个顶点的图，其拉普拉斯矩阵被定义为:

其中D为图的度矩阵，为图的邻接矩阵。

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837

从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762

最大熵模型中的数学推导

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40508465

Adaboost 算法的原理与推导

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799

AdaBoost是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分 类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它被选中的概率就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那 么它的权重就得到提高。

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今天长版的重头戏是CIKM的各种现场报道，不可错过。另外最近@bitslife 也分享了很多机器学习在生物信息学中的应用，向对bioinformatics感兴趣的同学推荐。

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