SVM支持向量机
摘要：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）：https://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399/ 写的真的好。 以及：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6097604.html
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Apriori算法
摘要：Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在的仓库位置
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Adaboost算法
摘要：博客1：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html 博客2：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799
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K-means聚类算法
摘要：K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y
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朴素贝叶斯
摘要：参考博客1：https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/70173402 参考博客2：https://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79509025
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EM最大期望算法
摘要：众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数，均值和方差。这个方法基本上所有概率课本上都会讲，我这就不多说了，不清楚的请百度。 然而现在我面临的是这种情况，我手上的数
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SVD奇异值分解
摘要：原文出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513
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PCA主成分分析
摘要：原贴出处：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，
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八.DBN深度置信网络
摘要：BP神经网络是1968年由Rumelhart和Mcclelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络，是目前应用比较广泛的一种神经网络结构。BP网络神经网络由输入层、隐藏层和输出层三部分构成，无论隐藏层是一层还是多层，只要是按照误差反向传播算法构建起来的网络
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七.RBM受限玻尔兹曼机
摘要：1、受限玻尔兹曼机 玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。 受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经
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六.随机神经网络Boltzmann（玻尔兹曼机）
摘要：Hopfield网络具有最优计算功能，然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化，很难避免伪状态的出现，且权值容易陷入局部极小值，无法收敛于全局最优解。 如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板，可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果，就有可能跳出局部极小值。随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概
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二十公里法则
摘要：心理学上有个法则叫二十英里法则。该法则是由美国心理学家吉姆柯林斯提出的。 这个法则讲的是：从美国西海岸圣地亚哥到某个地方有三千英里的路程，这段路程地貌十分地复杂，而且经常会遭遇天气变化。每天该走多少英里才是一个合适的速度呢？答案是日行20英里，即每天走32公里。这样算一下，走完全程大概需要150天，
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五.反馈(Hopfield)神经网络
摘要：前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络等。 递归神经网络（
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四.径向基函数网络
摘要：BP神经网络是一种全局逼近网络，学习速度慢，本次介绍一种结构简单，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数的网络——径向基函数网络。（Radial Basis Function, RBF）是根据生物神经元有局部响应的原理而将基函数引入到神经网络中。 为什么RBF网络学习收敛得比较快？当网络的一个或多个可调
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KNN最近邻算法
摘要：算法概述 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 基本思想 如果一个实例在特征空间中的K
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三.BP神经网络
摘要：BP神经网络是包含多个隐含层的网络，具备处理线性不可分问题的能力。以往主要是没有适合多层神经网络的学习算法，，所以神经网络的研究一直处于低迷期。 20世纪80年代中期，Rumelhart，McClelland等成立了Parallel Distributed Procession（PDP）小组，提出了
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二.线性神经网络
摘要：自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则，即LMS（Leas
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一.单层感知器
摘要：单层感知器属于单层前向网络，即除输入层和输出层之外，只拥有一层神经元节点。 特点：输入数据从输入层经过隐藏层向输出层逐层传播，相邻两层的神经元之间相互连接，同一层的神经元之间没有连接。 感知器（perception）是由美国学者F.Rosenblatt提出的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值
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Pycharm使用教程
摘要：1、 Jetbrains家族和Pycharm版本划分： pycharm是Jetbrains家族中的一个明星产品，Jetbrains开发了许多好用的编辑器，包括Java编辑器（IntelliJ IDEA）、JavaScript编辑器（WebStorm）、PHP编辑器（PHPStorm）、Ruby编辑器
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Python PEP8标准
摘要：1.编码 2.代码 3.空行 4.import语句 5.空格 在二元运算符两边各空一格：[=, - ,+ =, > , in , is ,not , and] 函数的参数列表中，","之后要有空格,默认值等号两边不要添加空格，左括号之后，右括号之前不要有空格 6.换行 python支持括号内的换行，
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Ubuntu下安装程序的三种方法
摘要：在ubuntu当中，安装应用程序我所知道的有三种方法，分别是apt-get，dpkg安装deb和make install安装源码包三种。下面针对每一种方法各举例来说明。 apt-get方法 使用apt-get install来安装应用程序算是最常见的一种安装方法了，比如我要安装build-essen
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