通过前四讲可知，在假设集大小（M）有限的条件下，机器是可以学习的。第五讲的目的是解决M为无限大时，机器是否能学习的问题。为什么在假设集大小（M）有限的条件下，机器是可以学习的？1. 其依据是Hoeffding不等式：这个不等式说明了，训练集的错误率Ein(g)和测试集的错误率Eout(g)的差距太大...
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2014-12-23 00:03:42
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斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection 很好的异常检测入门学习资源。...
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2014-12-22 02:04:35
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1.matlab 和 octave 的使用2.待了解的名词（凸性优化，隐式马尔科夫链）3.一些数据挖掘的定义 ： 一个计算机应用程序，假设有一个任务T，然后有一个性能测量方法P，在经验E的 影响下P对T的测量结果得到改进。4.向量机的概念： 用来把一个无限维数的向量变成有限的维数。5.学习性算法的分...
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2014-12-22 00:48:03
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这是个KNN算法的另一实例，计算Dating的可能性。import numpy as npimport osimport operatorimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef classify(inX, dataSet, labels...
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2014-12-21 17:50:01
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监督学习（supervised learning）：叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法，我们想要预测什么。所谓监督，其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代表：分类（classification）和回归（regression）。非监督学习（unsupervised learning）：在...
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2014-12-21 00:39:40
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斯坦福NG机器学习课程：Dimensionality_reduction笔记，很好讲解降维和PCA算法。...
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2014-12-20 15:37:22
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课程介绍本课程是世界上第一Spark企业级最佳实践课程，课程包含：Spark的架构设计；Spark编程模型；Spark内核框架源码剖析；Spark的广播变量与累加器；Shark的原理和使用；Spark的机器学习；Spark的图计算GraphX；SparkSQL；Spark实时流处理；Spark程序的...
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2014-12-20 02:09:20
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呼叫事件图形结构如下蓝色代表 警察局 红色代表警察 黄色代表 死亡人 蓝色球代表呼救人 黑色代表 敌人警察目标是 攻击 黑色人，但 路中 会碰到 黄色人，如果警察有 救人功能 则会先救人去医院再看 是否 还有敌人攻击。如果没救人技能 则 按照默认打 黑色人我设计的 思路是，先由 PeopleMana...
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2014-12-19 17:05:20
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在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，事实上在统计学的时候就已经学过了，仅仅是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我认为机器学习离不开统计学了。皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关...
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2014-12-19 14:25:28
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