听着the
mass，大气磅礴，心潮澎湃，不由得想写点什么。很长时间没有写写了，十分必要自己看看自己，变帅了还是变丑了。春天的北京，飘扬着柳絮，呼吸困难，心跳加速。还是先说正事。一、这几个月干了什么最主要的是完成了coursera上的几门课程：machine
learning, 机器学习基石, da...
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2014-07-22 23:08:32
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线性回归的概念，在高中数学书里就出现过。
给你一些样本点，如何找出一条直线，使得最逼近这些样本点。
给出一个例子：假设 x 是房子面积，y是房子价格，确定一条直线需要theta0和theta1.
给出x,我们就可以计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x
关键是如何计算出theta0和theta1,也就是如何找出这么一条直线呢？
在这里，引入一个...
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2014-05-10 04:36:00
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1.背景
上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树，并且赋予他们不同的...
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2014-05-07 06:48:25
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How do you know what machine learning algorithm to
choose for your classification problem? Of course, if you really care about
accuracy, your best bet...
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2014-05-07 00:50:14
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第48期百度技术沙龙上的《大数据场景下主题检索应用》讲座介绍了很多训练大规模主题模型的技术细节。讲座回来后，我粗略整理了下讲座上涉及的主题模型和训练大规模模型相关的资料和文献。
1. 主题模型的发展历史
a. 布尔模型 Boolean model
b. 向量空间模型 VSM (Vector space model)
c. 潜在语义索引 LSI (Latent...
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2014-05-03 21:40:07
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上个月，参加了百度技术沙龙， 夏粉的《广告数据上的大规模机器学习》讲座介绍了大规模机器学习中的若干重要问题。遗憾的是，百度的相关算法没有公开的论文。
1. 数据处理
目标： 获取信息， 去除噪音
机器学习技术点： 选择对点击概率分布 预估足够多样本
解决方法： a. 不可见和不完整样本过滤; b. 样本采样; c. 异常样本检测
算法：a. 百度...
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2014-05-03 21:12:36
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在K-fold cross validation 下 比较不同的K的选择对于参数选择（模型参数，CV意义下的估计的泛化误差）以及实际泛化误差的影响。更一般的问题，在实际模型选择问题中，选择几重交叉验证比较合适？
交叉验证的背景知识：
CV是用来验证模型假设（hypothesis）性能的一种统计分析方法，基本思想是在某种意义下将原始数据进行分组，一部分作为训练集，一部分作为验证集，使用训练...
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2014-04-30 22:14:38
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在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法：
监督学习(Supervised learning)、
非监督学习(Unsupervised learning)、
半监督学习(Semi-supervised learning)，
监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
非监督学习：直接...
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2014-04-30 22:12:38
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欢迎大家评论文章, 我会耐心解答. 本博客会经常更新, 所有原创文章, 都是亲自所写, 如有好的建议等请站内联系. 主要讲解关于Image Processing(IP),Image Analysis(IA), Computer Vision(CV) && Machine Learning(ML)的一些知识,希望结识更多志同道合的朋友, 同学. 艺无止境, 与君共勉. 欢迎大家提供有意义的评论. 希望和大家共同进步. 同时，提供关于本博客两个专栏的QQ群号,方便大家之间相互交流(^_^).欢迎大家加入，谢谢...
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2014-04-29 13:45:21
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