这篇是计算机类的优质预售推荐>>>>《机器学习实践
测试驱动的开发方法》
用测试驱动方法开发出可靠、稳定的机器学习算法。
编辑推荐
本书介绍在开发机器学习算法时如何运用测试驱动的方法，捕捉可能扰乱正常分析的错误。这本实践指南从测试驱动开发和机器学习的基本原理讲起，展示了如何将测试驱动开发运用于若干机器学习算法，包括朴素贝叶斯分类器和神经网络。
任何机器学习算法都有...
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2015-08-06 16:58:01
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137
假设现在要构建一个网络图书馆，我们可以给新进来的书贴上若干个标签，没有机器学习算法的情况下，我们需要给这些书手动分类，是计算机类的呀，还是非计算机类的呀，是小说类的呀，还是非小说类的云云。
那么，我们可以通过让程序自己学习如何通过一本书上的若干标签来进行图书类别的区分，这样就可以节省很多人力，这也是机器学习的魅力体现。
机器学习的基本原理是通过开发者给出这个程序一个学习集进行学习，再通过用户给的...
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2015-08-02 20:10:29
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170
朴素贝叶斯算法与上篇中写到到生成学习算法的思想是一致的。它不需要像线性回归等算法一样去拟合各种假设的可能，只需要计算各种假设的概率，然后选择概率最高的那种假设分类类别。其中还添入了一个贝叶斯假定：在给定目标值y时属性值x之间相互独立。这样的分类算法被称为朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier） 。
1、朴素贝叶斯算法
在朴素贝叶斯算法的模型里，给定的训练集为,...
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编程语言 时间：
2015-07-24 13:04:49
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215
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）阅读目录一、病人分类的例子二、朴素贝叶斯分类器的公式三、账号分类的例子四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。回.....
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编程语言 时间：
2015-07-21 07:52:40
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137
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 ...
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编程语言 时间：
2015-07-20 09:15:02
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147
转自:http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。若一个样本有n个特征，分别用[latex]x_{1},x_{2},...,x...
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编程语言 时间：
2015-07-10 11:10:43
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158
在opencv中支持SVM分类器，本文尝试在python中调用它。
和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式，我们直接在贝叶斯分类器的测试代码上做简单修改，完成两类数据点的分类。
首先也是先创建训练用的数据，需要注意的是这里的train_label必须是整数类型，而不是float：...
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编程语言 时间：
2015-07-06 23:30:18
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357
在opencv中支持神经网络分类器，本文尝试在python中调用它。
和前面的贝叶斯分类器一样，神经网络也遵循先训练再使用的方式，我们直接在贝叶斯分类器的测试代码上做简单修改，完成两类数据点的分类。...
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编程语言 时间：
2015-07-05 21:17:32
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166
经典贝叶斯网络 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN 和 GBN。贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无....
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2015-07-03 12:06:46
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