机器学习有着丰富的理论，分为有监督学习和无监督学习，有监督学习包括分类和回归，无监督学习包括聚类等。各种机器学习算法的基本思想都不难理解（这里的基本思想我的理解是各个算法的模型建立），而难点在于对于模型的求解，这里边有着优美的理论还有一些技巧，如SVM，EM，CA..
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2014-10-17 05:25:44
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Self-taught 自我学习器实验报告1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法，自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习，从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据，因而更有可能取得更好的性能。在本实验中，我们将按照自我学习的步骤，使用稀疏自编码器和softmax...
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2014-10-17 00:23:43
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logistic回归与python实现，理论与实际结合。...
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2014-10-14 17:29:58
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引言 在现实生活中，我们每天都可能在不知不觉中使用了各种各样的机器学习算法。 例如，当你每一次使用 Google 时，它之所以可以运行良好，其中一个重要原因便是由 Google 实现的一种学习算法可以“学会”如何对网页进行排名。每当你使用 Facebook 或者 Apple 的照片处理应用时，它们都...
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2014-10-12 02:28:17
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SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最经常使用的是用于分类，只是SVM也能够用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。 对于功能这么强的算法，opencv中自然也是有集成好了，我们能够直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发...
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2014-10-11 16:43:15
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设（x1, y1), (x2,y2), ...(xk,yk)为输入样本，注意这里的xi本身是一个向量。
假设拟合多项式为：
则通过使用下面的最小平方差拟合方法：
可得：
拟合过程变成求上式的最小值，相信学过高数的童鞋应该都知道怎么求，对的以此对系数a0,a1....求偏导数，使其为零，最后可得K+1组方程：
.......................
...
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2014-10-08 18:22:55
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Types of learning
根据个人理解，机器学习中的学习方式的分类有利于我们在面对一个具体的问题时，能够根据要达到的目标选择合适的机器学习算法来得到想要的结果。比如，判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，就要使用分类(classification)，那要达到分类的效果就要使机器学会怎么样去分类，这就是学习的过程。在学习的过程在又分为四大类：
1)监督学习 (supervised le...
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2014-10-03 20:37:05
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在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致...
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2014-09-19 13:29:55
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K近邻很简单。简而言之，对于未知类的样本，按照某种计算距离找出它在训练集中的k个最近邻，如果k个近邻中多数样本属于哪个类别，就将它判决为那一个类别。由于采用k投票机制，所以能够减小噪声的影响。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较...
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2014-09-13 20:04:05
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