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专攻贝叶斯推理和深度学习的机器学习研究者

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Kmedoids
kmedoids聚类算法的matlab快速实现

2年前| 7下载|

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高斯混合模型的EM算法（EM-GMM）
EM算法的高斯混合。

3年前| 49下载|

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卡尔曼滤波与线性动态系统
卡尔曼滤波与线性动态系统在时间序列建模中的应用

3年前| 10下载|

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反向传播训练的MLP神经网络
基于反向传播训练的多层感知器神经网络(MLP)回归问题

3年前| 11次下载|

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模式识别和机器学习工具箱
模式识别和机器学习工具箱

4年前| 61下载|

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Kmeans集群
超级快速和简洁的kmeans集群。

4年前| 67次下载|

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内核Kmeans
核kmeans算法

4年前| 13下载|

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隐马尔可夫模型工具箱
隐马尔可夫模型工具箱

5年前| 22下载|

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稀疏编码的变分贝叶斯相关向量机
稀疏编码的变分贝叶斯相关向量机

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变分贝叶斯线性回归
变分贝叶斯线性回归

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对数概率密度函数(PDF)
对数尺度下流行分布的数值稳定的PDF。

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概率线性回归
具有自动模型选择的概率线性回归

5年前| 3下载|

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两两距离矩阵
计算点集之间的两两平方欧氏或马氏距离(完全优化!)

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Dirichlet过程高斯混合模型
基于吉布斯抽样的狄利克雷过程高斯混合模型，即无限高斯混合模型

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贝叶斯压缩感知（稀疏编码）与相关向量机
学习稀疏表示的贝叶斯方法(RVM)

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概率主成分分析与因子分析
EM算法拟合PCA和FA模型。这是降维的概率处理。

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用于聚类二进制数据的混合伯努利(无监督朴素贝叶斯)EM
用于聚类二进制数据的混合伯努利(无监督朴素贝叶斯)EM

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gram - schmidt正交化
gram - schmidt正交化

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演算法
演算法的分类

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贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器工作的继续和离散数据

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Logistic回归分类
二类和多类分类的Logistic回归

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内核学习工具箱
有核的机器学习

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归一化互信息
完全矢量化实现NMI。NMI常用于评价聚类结果。

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高斯混合模型的变分贝叶斯推理
GMM的变分贝叶斯方法(平均域)可以自动确定分量的个数

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信息理论的工具箱
信息论中的函数，如熵、互信息、KL散度等

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解决了的


去掉所有辅音
去掉给定短语中的所有辅音。示例:输入s1 = 'Jack and Jill went up the hill';输出s2是'a…

9年前

解决了的


球面行星的半径
你刚刚测量了它的表面积，这是输入。

9年前

解决了的


两个向量的内积
两个向量的内积

9年前

解决了的


从高到低排序?
如果输入从最高到最低排序，则返回1，否则返回0。示例：1:7->0[7 5 2]->1

9年前

解决了的


根据复数离原点的距离对其进行排序。
给定一个复数z列表，返回一个列表z排序，使距离原点（0+0i）最远的数字显示为f。。。

9年前

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