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莫小
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2015年12月14日
Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予...
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posted @ 2015-12-14 22:42 莫小
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2015年12月7日
Python机器学习库scikit-learn实践
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出。当然了,算法之林虽大,但能者...
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posted @ 2015-12-07 17:26 莫小
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Stanford机器学习---第九讲. 聚类
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-07 15:18 莫小
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Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM
摘要: 原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularizatio...
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posted @ 2015-12-07 14:24 莫小
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Stanford机器学习---第七讲. 机器学习系统设计
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-07 14:18 莫小
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Stanford机器学习---第六讲. 怎样选择机器学习方法、系统
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-07 10:56 莫小
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2015年12月5日
Stanford机器学习---第五讲. 神经网络的学习 Neural Networks learning
摘要: 原文http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、...
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posted @ 2015-12-05 16:34 莫小
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Stanford机器学习---第四讲. 神经网络的表示 Neural Networks representation
摘要: 原文http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、...
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posted @ 2015-12-05 16:27 莫小
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Stanford机器学习---第三讲. 逻辑回归和过拟合问题的解决 logistic Regression & Regularization
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-05 16:07 莫小
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Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-05 11:45 莫小
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Stanford机器学习---第一讲. Linear Regression with one variable
摘要: 原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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posted @ 2015-12-05 11:31 莫小
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2015年12月2日
傅立叶分析和小波分析之间的关系?
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posted @ 2015-12-02 17:21 莫小
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2015年11月27日
图像主题色提取算法
摘要: 许多从自然场景中拍摄的图像,其色彩分布上会给人一种和谐、一致的感觉;反过来,在许多界面设计应用中,我们也希望选择的颜色可以达到这样的效果,但对一般人来说却并不那么容易,这属于色彩心理学的范畴(当然不是指某些伪神棍所谓的那种)。从彩色图像中提取其中的主题颜色,不仅可以用于色彩设计(参考网站:Desig...
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posted @ 2015-11-27 11:07 莫小
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2015年11月17日
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
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posted @ 2015-11-17 15:30 莫小
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2015年11月13日
机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
摘要: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24972869上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正。谢谢。三、核范数 核范数||W|...
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posted @ 2015-11-13 15:57 莫小
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机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数
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posted @ 2015-11-13 15:55 莫小
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2015年8月30日
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
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posted @ 2015-08-30 22:35 莫小
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2015年8月25日
协方差矩阵的几何解释
摘要: A geometric interpretation of the covariance matrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix/译文:http://demo.netfou...
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posted @ 2015-08-25 17:55 莫小
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2015年8月20日
Procrustes Analysis普氏分析法
摘要: 选取N幅同类目标物体的二维图像,并用上一篇博文的方法标注轮廓点,这样就得到训练样本集: 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差,因此所得到的数据并不具有仿射不变性,需要对其进行归一化处理。这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化。形状和位置的载体还是样本点的空...
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posted @ 2015-08-20 16:57 莫小
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2015年8月15日
7 Types of Regression Techniques you should know!
摘要: 翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七...
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posted @ 2015-08-15 18:37 莫小
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