(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法，思路比較简单，并且准确率较高。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Da...
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编程语言 时间：
2014-06-26 22:33:33
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-25 13:13:16
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spark1.0.0下使用scala实现机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤以及降维等。
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2014-06-18 15:25:15
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-17 13:17:44
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在理解了我们须要解决的机器学习问题之后，我们能够思考一下我们须要收集什么数据以及我们能够用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，非常有帮助。机器学习领域有非常多算法，然后每种算法又有非常多延伸，所以对于一个特定问题，怎样确定一个正确的算法是非常困难的。本文中我想给你们...
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2014-06-07 21:27:22
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest
Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果...
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2014-06-04 16:22:30
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
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2014-06-02 07:27:27
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