摘要：
径向基函数 在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。径向基函数（Radical Basis Function，RBF）方法是Powell在1985年提出的。所谓径向基函数，其实就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间 阅读全文
posted @ 2016-12-23 21:42
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摘要：
学习过程 下面是一个典型的机器学习的过程，首先给出一个输入数据，我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数，这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计，也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。 线性回归 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对 阅读全文
posted @ 2016-12-23 21:28
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【特征工程】特征选择与特征学习 特征选择（Feature Selection,FS）和特征抽取（Feature Extraction, FE）是特征工程（Feature Engineering）的两个重要的方面。 他们之间最大的区别就是是否生成新的属性。 FS仅仅对特征进行排序（Ranking）和选 阅读全文
posted @ 2016-12-23 21:06
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知道这个库已经很长的时间了，一直没有实践，以前也看过svm的理论，今天开始安装一下一直感觉有错误，结果自己傻了，根本没有错，可以直接使用。。。 libsvm参考资料： libsvm下载网址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 我的系统环境为 Win7 阅读全文
posted @ 2016-12-23 20:15
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首先说交叉验证。交叉验证（Cross validation）是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）， 能够避免过拟合问题。交叉验证一般要尽量满足：1）训练集的比例要足够多，一般大于一半2）训练集和测试集要均匀抽样 交叉验证主要分成以下几类：1）Do 阅读全文
posted @ 2016-12-23 12:59
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