随笔分类 -  Machine Learning

Markov,decision tree 马可夫模型，决策树
决策树学习
摘要：在学习决策树学习之前，我想先问问几个问题，以便好好梳理思路。1. 决策树是什么？干啥用的？决策树学习又是什么？2. 信息增益，纯度，熵是什么？在决策树中是干啥用的？3. 构建一个决策树包含哪几个步骤？如何构建？回答：1. 决策树是一棵用来进行决策的树（哈哈，有点在说废话的赶脚）。一旦决策树生成，往里... 阅读全文
posted @ 2015-06-24 00:02 嫣儿 阅读(309) 评论(0) 推荐(1)
机器学习中使用的神经网络(七)
摘要：A geometrical view of perceptron 感知器的几何视图Weight-space 权值空间在这个空间中，每一个感知器中的权值都表示一维，而空间中的一点则代表了所有权值的特定集合，假设消除阈值，则每个训练样本都可以看做通过起点的超平面。So, points in the sp... 阅读全文
posted @ 2015-05-04 10:09 嫣儿 阅读(402) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(六) --第二课
摘要：An overview of the main types of neuralnetwork architecture 神经网络结构的主要类型什么是神经网络的结构？神经网络中神经元的组织方式。1. 目前应用领域中最常用的结构类型是feet-forward 神经网络, 信息来自输入单元，并且以一个方向... 阅读全文
posted @ 2015-05-03 14:28 嫣儿 阅读(433) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(五)
摘要：机器学习的三种类型监督学习，加强学习和非监督学习Types of learning task• Supervised learning– Learn to predict an output when given an input vector.• Reinforcement learning– L... 阅读全文
posted @ 2015-05-02 23:25 嫣儿 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(四)
摘要：机器学习的一个简单例子It is a very simple kind of NeuralNet and it is gonna be learning to recognize digits and you gonna be able to see how the weights evolveda... 阅读全文
posted @ 2015-05-02 22:20 嫣儿 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(三)
摘要：神经元的简单模型Idealized neurons• To model things we have to idealize them (e.g. atoms)– Idealization removes complicated details that are not essentialfor u... 阅读全文
posted @ 2015-05-02 21:58 嫣儿 阅读(396) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(二)
摘要：什么是神经网络？大脑如何工作？Each neuron receives inputs from other neurons 每个神经元接收其他神经元的输入- A few neurons also connect to receptors. 一些神经元连接到神经末梢- Cortical neurons... 阅读全文
posted @ 2015-05-02 21:24 嫣儿 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中使用的神经网络(一)
摘要：本系列博客根据Geoffrey Hinton课程Neural Network for Machine Learning总结. 课程网址为：https://www.coursera.org/course/neuralnets1、Some examples of tasks best solved by... 阅读全文
posted @ 2015-05-02 19:47 嫣儿 阅读(591) 评论(0) 推荐(0)
机器学习之线性递归
摘要：一、先弄清楚机器学习的几个概念：训练集：训练样本，每个样本都由表示要学习的特征集（输入变量）和目标（输出变量） 设训练样本数为m 输入特征\变量input : x 其中每个样本用 表示（第i个样本），样本中每个特征/输入用表示（第i个样本中的第j个特征） 输出特征/变量output : y 其中... 阅读全文
posted @ 2014-11-29 21:47 嫣儿 阅读(2018) 评论(0) 推荐(0)