机器学习的一些通俗易懂的tutorial

原文转载自：http://blog.csdn.net/tkingreturn/article/details/19325919

Prior, Likelihood, Posterior

MLAPP第3.2节，讲的很好，用了一个叫 number game 的小游戏做例子，通俗易懂

距离和相似度度量

距离和相似度度量 » webdataanalysis.net

欧氏距离和余弦相似度的区别是什么？ – 知乎

KNN(K Nearest Neighbor)

K Nearest Neighbor 算法 _ 酷壳 – CoolShell

K-nearest neighbors algorithm – Wikipedia

K-Means

K-Means 算法 _ 酷壳 – CoolShell

k-means clustering – Wikipedia

K-Means++ _ 愈宅屋

算法杂货铺——k均值聚类(K-means) – T2噬菌体 – 博客园

漫谈 Clustering (1)_ k-means « Free Mind

Text Documents Clustering using K-Means Algorithm – CodeProject

PCA(Principal Components Analysis)

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

因子分析(Factor analysis)

因子分析（Factor Analysis）- JerryLead - 博客园

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)

Introduction to Conditional Random Fields

李航.《统计学习方法》，P192 第11章 条件随机场. 2012.

LDA

LDA数学八卦

正态分布的前世今生

Posted by soulmachine Mar 27th, 2013 Machine-Learning