随笔分类 - Machine Learning/Computer Vision
摘要：选取了10个文档，其中4个来自于一篇论文，3篇来自于一篇新闻，3篇来自于另一篇新闻。 首先在pom文件中加入mysql-connector-java： main函数： 运行结果：
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摘要：1. 神经网络基础知识 1.1 神经元 神经网络（Neural Net）是由大量的处理单元相互连接形成的网络。神经元是神经网络的最小单元，神经网络由若干个神经元组成。一个神经元的结构如下： 上面的神经元x1，x2，x3和1是输入，hw,b(x)是输出。 其中f(x)是激活函数，常用的激活函数有sig
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摘要：协同过滤（Collaborative Filtering，CF）算法是一种常用的推荐算法，它的思想就是找出相似的用户或产品，向用户推荐相似的物品，或者把物品推荐给相似的用户。怎样评价用户对商品的偏好？可以有很多方法，如用户对商品的打分、购买、页面停留时间、保存、转发等等。得到了用户对商品的偏好，就可
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摘要：1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6就没有给商
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摘要：关联规则挖掘最典型的例子是购物篮分析，通过分析可以知道哪些商品经常被一起购买，从而可以改进商品货架的布局。 1. 基本概念 首先，介绍一些基本概念。 (1) 关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，一般用X表示先决条件，Y表示关联结果。 (2) 支持度(Support)：所有项集中{X,Y}出现的可能
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摘要：KMenas算法比较简单，不详细介绍了，直接上代码。 运行结果：
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摘要：1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断
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摘要：1. SVM基本知识 SVM(Support Vector Machine)是一个类分类器，能够将不同类的样本在样本空间中进行分隔，分隔使用的面叫做分隔超平面。 比如对于二维样本，分布在二维平面上，此时超平面实际上是一条直线，直线上面是一类，下面是另一类。定义超平面为： f(x)=w0+wTx 可以
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摘要：1. 贝叶斯定理 条件概率公式： 这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理： 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了，其流程可以简单的用一张图来表示： 举个简单的例子来说，下
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摘要：保序回归即给定了一个无序的数字序列，通过修改其中元素的值，得到一个非递减的数字序列，要求是使得误差（预测值和实际值差的平方）最小。比如在动物身上实验某种药物，使用了不同的剂量，按理说剂量越大，有效的比例就应该越高，但是如果发现了剂量大反而有效率降低了，这个时候就只有把无序的两个元素合并了，重新计算有
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摘要：逻辑回归本质上也是一种线性回归，和普通线性回归不同的是，普通线性回归特征到结果输出的是连续值，而逻辑回归增加了一个函数g(z)，能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个：LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS，前者
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摘要：线性回归算法，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法，但是速度比较慢，因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent)，梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient Desce
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