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Science论文"Clustering by fast search and find of density peaks"学习笔记
"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在《Science》期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法。经过几天的努力,终于理解并用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法。 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点...
分类:其他好文   时间:2014-10-23 00:05:18    阅读次数:368
函数式编程语言LISP,python,haskell,clojure
说说我自己的背景吧,我是个半吊子的程序员,做任何事情喜欢比较了解然后再尝试,我接触过很多语言,大多数都把它当成工具来使用我现在的工作大部分主要在于数据挖掘与机器学习方面,也学习web开发,我第一个拿来工作的语言是python,我是从那里得知函数式编程的概念的说起lisp据说python就是模仿的li...
分类:编程语言   时间:2014-10-22 23:35:37    阅读次数:222
KNN K~近邻算法笔记
K~近邻算法是最简单的机器学习算法。工作原理就是:将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签。一般来说,只提取样本数据集中前K个最相似的数据。通常K不大于20,最后选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,最为新的数据分类。 但是K~近邻算法必须保存全部的数据集,如果训练数据集很大,必须使用打量的存储空间。此外,由于必须对数据集中每个...
分类:编程语言   时间:2014-10-22 18:24:18    阅读次数:192
从贝叶斯定理说开去
贝叶斯定理的思想出现在18世纪,但真正大规模派上用途还得等到计算机的出现。因为这个定理需要大规模的数据计算推理才能凸显效果,它在很多计算机应用领域中都大有作为,如自然语言处理,机器学习,推荐系统,图像识别,博弈论等等。本文先介绍贝叶斯定义,然后对定义进行解释,再通过一些列子分析,力图让贝叶斯定理通俗易懂。...
分类:其他好文   时间:2014-10-22 08:46:21    阅读次数:301
从贝叶斯定理说开去
贝叶斯定理的思想出现在18世纪,但真正大规模派上用途还得等到计算机的出现。因为这个定理需要大规模的数据计算推理才能凸显效果,它在很多计算机应用领域中都大有作为,如自然语言处理,机器学习,推荐系统,图像识别,博弈论等等。本文先介绍贝叶斯定义,然后对定义进行解释,再通过一些列子的分析,力图让贝叶斯定理通...
分类:其他好文   时间:2014-10-22 08:44:06    阅读次数:308
大数据的三个入口
大数据的热门使得非常多人都想往这个方向发展,做一些像数据挖掘,数据分析之类的工作。可是该从何開始呢?要如何才干高速学到一些实用的知识,技能呢?我认为有三个切入点,按照个人特点能够自行选择顺序切入。1机器学习/数据挖掘数据挖掘主要依赖于大部分机器学习算法,近些年因为深度学习算法的开发以及无人驾驶汽车等...
分类:其他好文   时间:2014-10-21 21:14:11    阅读次数:239
[翻译]鲁棒的尺度不变特征匹配在遥感图像配准中应用(Robust Scale-Invariant Feature Matching for Remote Sensing Image Registration)
李乔亮,汪国有,刘建国,会员,IEEE,和陈少波 2008年8月7日接收;2008年10月22日和2008年11月27日修改。2009年2月2日首版;当前版本出版于2009年4月17日。本项工作由中国国家基础研究项目60672060资助。 中国湖北省武汉市华中科技大学模式识别与人工智能国家重点实验室...
分类:其他好文   时间:2014-10-20 23:01:58    阅读次数:1066
Standford 关于机器学习相关课程的网址
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearninghttp://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorialhttp:/...
分类:其他好文   时间:2014-10-19 21:20:01    阅读次数:187
Spark MLBase分布式机器学习系统入门:以MLlib实现Kmeans聚类算法
1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib、MLI、ML Optimizer。ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction....
分类:编程语言   时间:2014-10-19 18:30:41    阅读次数:336
点击率校准
通常预测的点击率都是不准的,需要校准。例如,boosted trees and SVM预测结果趋于保守,即预测的概率偏向于中值;而对于NaiveBayes预测的概率,小概率趋于更小,大概率趋于更大。常用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV);下面分别说说这两种方法。 Binning思想比较简单,也容易实现。 需要说明的是,通常校准算法...
分类:其他好文   时间:2014-10-18 22:24:00    阅读次数:713
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