飞鸟各投林

摘要： 决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg 阅读全文

摘要： 分类：分类的意义 传统意义下的分类：生物物种预测：天气预报决策：yes or no分类的传统模型分类（判别分析）与聚类有什么差别？有监督学习，无监督学习，半监督学习 常见分类模型与算法 线性判别法距离判别法贝叶斯分类器决策树支持向量机(SVM)神经网络 文本挖掘典型场景 网页自动分类垃圾邮件判断评论 阅读全文

摘要： 主成分分析 Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析成分的保留：Kaiser主张（1960）将特征值小于1的成分放弃， 阅读全文

摘要： 多元线性回归的最小二乘解（无偏估计） 岭回归(Ridge Regression，RR) 当自变量间存在复共线性时，｜X′X｜≈0，我们设想给X′X加上一个正常数矩阵kI，（k＞0)， 那么X′X+kI接近奇异癿程度就会比X′X接近奇异癿程度小得多。岭回归做为β癿估计应比最小二乘估计稳定，当k=0时癿 阅读全文

摘要： 重点归纳 回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）迚行预测用途：预测，判别合理性例子：利用身高预测体重；利用广告费用预测商品销售额；等等.线性回归分析：一元线性；多元线性；广义线性非线性回归分析困难：选定变量（多元），避免多重共线性，观察拟合方程，避免过度拟合，检验模型是否 阅读全文

摘要： 什么是机器学习 机器学习是挃是一门多领域交叉学科。与门研究计算机或其它软硬件设备怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之丌断改善自身的性能。应用机器学习技术到产品中，给用户带来“机器具备人类般高智能”的震撼性体验。人力成本又越来越高，机器学习能降低企业成本，提高 阅读全文

摘要： 李航博士，华为技术有限公司 诺亚方舟实验室 首席科学家 算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不 小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法，并在正确的数据面 阅读全文

摘要： 机器学习语言一、机器学习常用的编程语言有哪些？机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、 凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以 获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 阅读全文

摘要： 1.数学 2.机器学习 Java 机器学习 工具 & 库 1.处理小数据效果好 2.深度学习—大数据，超过500w；图像，语言方面效果奇好 SVD 最小二乘法 梯度下降法 局部加权回归 1.最大似然估计 2.logistic回归 3.感知器的初步—logistic的简化情节 牛顿法 1.介绍了牛顿方 阅读全文

摘要： 国内 之前自己一直想总结一下国内搞机器学习和数据挖掘的大牛，但是自己太懒了。所以没搞… 最近看到了下面转载的这篇博文，感觉总结的比较全面了。 个人认为，但从整体研究实力来说，机器学习和数据挖掘方向国内最强的地方还是在MSRA， 那边的相关研究小组太多，很多方向都能和数据挖掘扯上边。这里我再补充几个相 阅读全文

摘要： 本文来自于：http://blog.jobbole.com/56256/ 这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说是最好的。 文章里到底写什么、不写什么，这个问题真的让我很烦恼。我必 阅读全文

摘要： 机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。 不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。 问题是，真有个“大伙儿”吗？就不会是“两伙儿”、“三伙儿”？如果有“几伙儿”，那到底该跟着“哪伙儿”走呢？ 很多人可能没有意识到，所谓 阅读全文

摘要： 简单浏览了周的主页：http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm 及其实验室的主页：http://lamda.nju.edu.cn/MainPage.ashx 绝对是硕果累累，他们的工作目前主要集中在多标记，多事例学习： G M T 檢測語言 阿尔巴尼亚语 阿拉伯语 阿 阅读全文

摘要： 参考博客： http://www.cnblogs.com/xmphoenix/p/3683870.html http://my.oschina.net/juedaiyuer/blog/512447 我个人的读书有：《数学之美》《统计学习方法》 《集体智慧编程》《推荐系统实践》《机器学习（外文版）》《 阅读全文

摘要： 现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目，以供开发者 阅读全文

摘要： 让我们从机器学习谈起 导读：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文 阅读全文

摘要： （1）下载meavn 解压到D盘 （2）配置环境变量 （3）验证 （4）安装配置eclipse插件 下载：http://download.eclipse.org/technology/m2e/releases/1.5/1.5.1.20150109-1820 安装：eclipse-帮助-安装新软件（记 阅读全文

摘要： 可能的问题和分析一：数据量有多大？rating.csv:行为数据user.csv:属性数据-3列数据：用户ID，图书ID, 用户对图书的评分-图书数: 1000个-用户数: 200个-记录数: 4000次的图书评分-3列数据：用户ID，用户性别，用户年龄–用户数: 200个–用户性别: M为男性，F 阅读全文

摘要： 前言 本文是Mahout实现推荐系统的又一案例，用Mahout构建图书推荐系统。与之前的两篇文章，思路上面类似，侧重点在于图书的属性如何利用。本文的数据在自于Amazon网站，由爬虫抓取获得。 目录 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务网站之一，以网上图书起家，最后发展成为音像，电子消费品， 阅读全文

摘要： 本文来自于：http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api 前言 用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据 阅读全文