C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-06 14:52:18
阅读次数：
254
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271742.html目录机器学习基石笔记1——在何时可以使用机器学习(1)机器学习基石笔记2——在何时可以使用机器学习(2)机器学习基石笔记3——在何时可以使用机器学习(3)(修改版)机器学习基石笔记4——在...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-06 10:54:25
阅读次数：
234
更多数据挖掘代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
BIRCH算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些K-Means算法的缺点，比如说这个k的确定，因为这个算法事先本身就没有设定有多少个聚类。他是通过CF-Tree，(ClusterFeature-Tree)聚类特征树实现的。BIRCH的一个重要考虑是最小化I/O，通过扫描...
分类：
编程语言 时间：
2015-02-06 09:40:23
阅读次数：
123
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。
分类：
其他好文 时间：
2015-02-05 23:24:06
阅读次数：
331
机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
linear regression works with multiple variables or with multiple features多变量线性规划
Multiple Features多变量
Gradient Descent for Multiple...
分类：
系统相关 时间：
2015-02-05 18:31:27
阅读次数：
237
协同过滤算法简介
协同过滤算法在推荐系统算法领域中也已经被研究了许多年，提出了不少的方法，我们就来把这些算法归类一下。
协同过滤方法的一个基本假设就是，如果用户A和用户B在一些物品偏好上，具有相似的历史标注模式或者行为习惯，那么他们在其余项目上都具有一定相似的兴趣。
协同过滤算法主要分为两大类：基于内存的方法、基于模型的方法。而协同过滤算法...
分类：
编程语言 时间：
2015-02-05 16:32:40
阅读次数：
208
本栏目（机器学习）下机器学习基石专题是个人对Coursera公开课机器学习基石（2014）的学习心得与笔记。所有内容均来自Coursera公开课Machine Learning Foundations中Hsuan-Tien Lin林轩田老师的讲解。（https://class.coursera.org/ntumlone-002/lecture）
第9讲-------Linear Regres...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-05 13:45:18
阅读次数：
223
这里收集的是关于人工智能(AI)的教程、书籍、视频演讲和论文。欢迎提供更多的信息。在线教程麻省理工学院人工智能视频教程– 麻省理工人工智能课程人工智能入门– 人工智能基础学习。Peter Norvig举办的课程EdX 人工智能– 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术。人工智能中的计划– ...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-05 13:08:31
阅读次数：
239
输光了3个QQ，两个微信账号。斗地主不如做程序快乐啊。
所以决定开发欢乐斗地主游戏辅助神器（辅助记牌）
该程序可以自动记牌，思路出下：
底牌：小王，红A,，黑3
赖子为4
地主已经出的牌10张（剩10）：33，88，88，AA
战友已经出的牌2张（剩15）：55，不要
我已经出的牌4张(剩13)：66，QQ
未知的牌（25张，即地主和战友未出的牌）： 33，444,55, ...
分类：
其他好文 时间：
2015-02-05 09:31:47
阅读次数：
204
从wiki开始：http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning今天看机器学习相关的文章，了解了一下opencv中机器学习功能比较多了 （http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/ml.html）和KNIME Analyti...
分类：
系统相关 时间：
2015-02-05 00:45:26
阅读次数：
311
