机器学习原理、实现与实践——机器学习概论如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。 ——— Herbert A. Simon1. 机器学习是什么计算机基于数据来构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。从上面的机器学习的定义中，我们可以了解到以下的信息：机器学习以计算...
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2014-10-31 09:52:52
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阅读导读：
1.如何搭建RHadoop开发环境？
2.搭建RHadoop和Hadoop环境搭建的区别？
3.如何执行rmr2任务？
4.hadoop命令与RHadoop命令有哪些区别？
环境准备
首先环境准备，这里我选择了Linux Ubuntu操作系统12.04的64位版本，大家可以根据自己的使用习惯选择顺手的Linux。
但JDK一定要用Oracle SU...
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2014-10-30 23:57:06
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上一个博文，我们讲了Linear Regression, gradient descent, normal equations和Locally weighted linear regression,这次博文我们重点来学习Logistic regression，这是机器学习非常重要的一种回归模型，可....
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2014-10-30 22:10:48
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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用...
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2014-10-30 20:54:29
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决策树的核心思想是：根据训练样本构建这样一棵树，使得其叶节点是分类标签，非叶节点是判断条件，这样对于一个未知样本，能在树上找到一条路径到达叶节点，就得到了它的分类。举个简单的例子，如何识别有毒的蘑菇？如果能够得到一棵这样的决策树，那么对于一个未知的蘑菇就很..
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2014-10-30 19:26:22
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人工智能和人工神经网络，提到这些可能有很多人都觉得很高深，很高级。但其实也有简单的，比如BP神经网络，就目前的人工神经网络发展看，除了深度学习算法的人工神经网络以外，应用最广泛的就是BP神经网络，BP神经网络能够快速发现并学习具备线性回归特征的问题。相信也有很多人想把它用在彩票分析上，处于爱好和玩的原因，我就来做一个实现。
BP神经网络的关键参数一般有3个，输入节点个数，隐藏节点个数，输出节点个...
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2014-10-30 19:13:03
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安装 sudo yum install numpy from numpy import * 产生一个数组 random.rand(4,5) result: array([[ 0.79056842, ?0.31659893, ?0.34054779, ?0.97328131, ?0.32648329], ? ? ? ?[ 0.51585845, ?0.706...
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2014-10-30 17:27:38
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开始学习用python实现机器学习的算法，用到了numpy库，好多函数不清楚。google上找到numpy的官网，可以链接到numpy的reference：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/这里仅记录学习过程中用到的：【转】配置python命令tab...
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2014-10-30 16:51:02
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k近邻（k-NearestNeighbor，KNN）算法，应该是机器学习里最基础的算法，其核心思想是：给定一个未知分类的样本，如果与它最相似的k个已知样本中的多数属于某一个分类，那么这个未知样本也属于这个分类。所谓相似，是指两个样本之间的欧氏距离小，其计算公式为：k近邻算法的优点..
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2014-10-30 15:30:23
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学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现.课程地址：https://class.coursera.org/ml-007不大会编辑公式，所以略去具体的推导，有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧，顺带一句，Andrew的课程实在是很赞。如果还有疑问，feel free to contac...
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2014-10-30 13:08:29
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