摘要：
2017 3.1在一点钟从宿舍爬起来去实验室，看了一篇论文，产生如下思考。纪念下第一次通宵学习，哈哈。 悖论1：任何的快速线性分类器可以被应用生成一个整体的非线性分类器。 如下图：正方形是一个非线性分类器，那么他不就是由四个线性分类器组成的吗 悖论2：若干个线性特征可以组成一个整体的非线性特征。有的 阅读全文
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前言：Hello 大家好，我是小花，又和大家见面了，前面的文章一直是对机器学习的基本分类，回归，聚类算法进行学习。那时候我记得给了大家很多特征，当时我说，特征的好坏决定了机器学习算法的效果。那么接下来，我将会带着大家研究研究机器学习的特征。 这是我在ICML上看到的一篇文章，作者是华盛顿大学的一个教 阅读全文
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本篇文章主要讨论样本方差和样本协方差除以n-1问题，其他暂且不做过多赘述。 方差的维基百科定义：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量到其期望值的距离。 计算公式： 样本方差：样本方差是依据所给样本对方差做出的一个无偏估计。用样本去推测整体情况。 计算公式： 其中n为样本数。 等等，为 阅读全文
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最近一直在做多视图的聚类与分裂，想要图片有更多的视图，就得对图片的特征进行抽取，那我们来聊聊图片的LBP特征。 Local binary patterns （局部二值模式），是机器视觉中重要的一种特征，它属于一个纹理问题。其核心是将各个元素与其他附近的像素进行比较，然后把结果保存为二进制数。LBP最 阅读全文
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前言：这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子 阅读全文
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一直想把数据预处理的逻辑给理清楚点，在这里和大家一起分享。 一：缺失值的处理 删除缺失值 这是一种很常用的策略。 缺点：如果缺失值太多，最终删除到没有什么数据了。那就不好办了。 2.2 缺失值的填补 （1）均值法 根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组，然后分别计算每个组的均值，把这 阅读全文
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前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。 一：模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合， 阅读全文
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这几天在刷数据挖掘题，有一道题，给了我一百多个特征，然后通过这些特征对y值进行预测。说到底其实是一个回归问题（回归问题是对连续性数据进行预测，分类问题是对离散值数据进行预测），因为有些特征可能是不需要的，我首先计算了各个特征之间的皮尔逊相关系数，注意与我上次介绍的cca可能不同，CCA的是两个视图之 阅读全文
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我们在python的IDE中有时候会输入中文，python对中文不是太友好。现在我们就解决这个问题。一般情况下在你的代码前面加入： # coding: utf-8 reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8") 基本上就可以了 阅读全文
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前言：当我跟你说起核的时候，你的脑海里一定是这样的： 想到的一定是BOOMBOOM。谈核色变，但是今天我们说的核却温和可爱的多了。 我记得我前面说到了SVM的核武器是核函数，这篇文章可以作为http://www.cnblogs.com/xiaohuahua108/p/5934282.html这篇文章 阅读全文