随笔分类 - 机器学习与模式识别
摘要：感觉写的不错！！机器学习问题常用技术： 决策树 神经网络 支持向量机 贝叶斯分类 序列分析 聚类 分类 最近邻，k近邻，改进近邻目前有多种比较成熟的算法，如贝叶斯分类、近邻法、决策树、神经网络、支撑向量机等。其中贝叶斯算法被认为是效果良好的算法并被诸多学者所使用。应用驱动的机器学习方法1、流形机器学习：稀疏数据的非线性方法 (特征抽取)。2、增强学习：对变化环境适应(机器人)。3、多实例学习：半监督学习(药物设计)。4、ranking学习：需求是事物排序的学习(搜索引擎)。5、数据流学习：大量数据快速过滤(有害信息过滤)。有监督方法： 线性学习机LLM K最近邻法K...
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posted @ 2012-03-07 19:26
摘要：你要了解一下k-means到底是什么k-means 算法的工作过程如下。首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心，对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），并且不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。 一般都采用均方差作为标准测度函数。k means 对输入数据比较敏感，特别是初始聚类中心的选择。
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posted @ 2011-12-28 16:11
摘要：主题: 机器学习相关书籍推荐1.《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。3.《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。4.《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。5.《Data Mining, Concepts and
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posted @ 2011-11-10 16:16
摘要：http://www.cvchina.info/2010/05/04/mahout-0-3/有关机器学习的开源项目Apache Mahout三月份的时候推 出了它的0.3版本，这个新版本在之前的基础上添加了一些新功能，比之前的版本更为稳定，性能也有相应的提升。InfoQ采访了Apache Mahout项目的开发者Grant Ingersoll和Ted Dunning，其中Grant Ingresoll也是该项目的创始人之一。过去十年里，从大 量原始数据中解析出相关信息的需求急剧增长，以致于聚类（clustering）、协同过滤（collaborative filtering）和分类（categ
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posted @ 2011-11-08 17:34
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