信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC 分类：
1.自然语言处理/机器学习 2011-07-06 22:15 9817人阅读 评论(7) 收藏
举报performance算法fp工具2010c在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-15 17:01:10
阅读次数：
382
主要内容来自stanford Andrew Ng视频课程的总结。讲的很好，还有对应的习题，课程可以在下面网站搜索到。
https://www.coursera.org/
机器学习的目的是在训练数据的基础上得出一个模型，该模型对于给定的输入x，给出相应的输出y。用公式表示就是：y = h(x)。注意x表示一维向量，x={x1,x2,x3...}。这里的xi也就是特征（featur...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-15 08:20:58
阅读次数：
366
k-近邻算法原理：存在一个样本的数据集合，也叫训练的样本集，样本集中每个数据都有标签，算法分类时，输入没有分类的新数据，将新数据的每个特征与样本集中每个数据对应的特征进行比较，然后样本集可以计算得到与新数据的相似度，然后取前k（通常不大于20）大相似度所对应的类标签，然后将新数据标识为k个中类标签最...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-15 07:42:07
阅读次数：
401
稍后补上Restricted Boltzmann Machines的东西，其实Boltzmann Machines搞懂了，Restricted Boltzmann Machines很简单的，就是加了几个限制条件而已。
计划再写一篇将DBN的，感觉只要Boltzmann Machines搞懂了，其他的都不是什么难题。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-14 15:04:53
阅读次数：
239
必须先搞清楚机器学习中两个很重要的概念，一个是监督学习（Supervised
Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。
这两者的区别就是前者知道了结果的正确值，后者没有这个指导值，也就是说你不知道所谓的正确结果。 wikipedia上这样描述： 监督学习从给定的...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-13 21:59:39
阅读次数：
334
然后用不同的方法来优化这个问题，得到尽量好的结果，给人的感觉就像是一个黑盒，实际使用中需要不断地调参实验，但倘若你能理解好算法，至少能让这个盒子透明一点，这也是机器学习算法确实需要使用者去理解算法的原因，举个例子:传统算法比如一些高效的数据结构，我只需要知道一些接口就可以使用，不需要进行太多的理解，了解传统算法更多的是理解算法的思想，开阔思路，增强能力；而机器学习算法，你即使知道接口，也至少要调一些参数来达到实际使用的目的。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-12 06:53:39
阅读次数：
318
机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。Linear
Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-12 01:19:12
阅读次数：
400
紧锣密鼓的项目又开始了，经过一番研究准备融合神经网络与增强学习来实现基于FPGA的XX路径规划，越来越觉得这里边需要学的东西太多了，特别是机器学习好深邃啊。之前要在FPGA上实现的BP神经网络准备换成CMAC神经网络了，一开始以为CMAC神经网络挺容易，后来才发现理解起来也不是那么简单，而且与具体应用联系起来时实现起来还是问题重重，主要是在高维输入环境下权值的存取如何来解决，看了Jar-Shone...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-11 13:18:17
阅读次数：
248
作者余凯，百度技术副总监，千人计划国家特聘专家。贾磊，百度主任架构师，语音技术负责人。陈雨强，百度商务搜索部资深研发工程师，负责搜索广告 CTR 预估
摘要：深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型”时代的来临，以及人工智能和人机交互大踏步前进。如果我们能在理论、建模和工程方面突破深度...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-11 07:27:45
阅读次数：
389
一、核函数的引入
问题1：
SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？
解决方案1：
数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。
问题2：
映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多，这就是所谓的“维数灾难”。
解决方案2：
于是就引入了“核...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-11 04:12:21
阅读次数：
443
