集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器。 我们以分类问...
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2014-10-18 22:12:54
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本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码，并不涉及公式推导。具体的计算公式和推导，相关的机器学习文章和视频一大堆，推荐看Andrew NG的公开课。一、线性回归（Linear Regression）方法一、利用公式 :funct...
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2014-10-18 03:00:32
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0 引言机器学习(machine learning)是人工智能的核心研究领域，是智能信息处理的重要途径。监督学习(supervised learning)是机器学习中研究最多、应用最广泛的一种学习途径。在传统的监督学习中，学习系统通过对大量的有标记训练样本(labeled examples)进行学习...
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2014-10-17 23:08:53
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半指导学习（Semi-supervised Learning）的概念说起来一点儿也不复杂，即从同时含有标注数据和未标注数据的训练集中学习模型。半指导学习是介于有指导学习与无指导学习之间的一种机器学习方式。在NLP领域的很多任务中，标注数据其实是很难获取的。尤其像句法、语义等训练资源在标注时往往需要比...
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2014-10-17 18:24:53
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1、C4.5机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。从数...
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2014-10-17 11:48:04
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机器学习有着丰富的理论，分为有监督学习和无监督学习，有监督学习包括分类和回归，无监督学习包括聚类等。各种机器学习算法的基本思想都不难理解（这里的基本思想我的理解是各个算法的模型建立），而难点在于对于模型的求解，这里边有着优美的理论还有一些技巧，如SVM，EM，CA..
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2014-10-17 05:25:44
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Self-taught 自我学习器实验报告1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法，自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习，从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据，因而更有可能取得更好的性能。在本实验中，我们将按照自我学习的步骤，使用稀疏自编码器和softmax...
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2014-10-17 00:23:43
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在机器学习或者是模式识别当中有一种重要的分类器叫做：SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。但是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也很很多的算法被提出来，如SMO，Kernel的方法。
但是这里要提到的 Regularized
least-squares classification 是一个和他有着同样的效果的分类器。比较而言计算却比较的简单（We ...
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2014-10-16 16:55:33
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适用范围：飞天侠破解版,飞天侠商业版,源码,仿9块9包邮源码,仿淘800源码,php淘宝客源码运行环境：PHP+MYsql其他说明： 飞天侠5.0至尊商业版，完美去除域名限制，无需授权，某站VIP资源，分享给大家。由于淘宝新规，本程序中的api采集功能必须有api权限才可以使用。不过，大家请放心，本...
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2014-10-16 14:41:22
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回归： 在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等。训练集(training set)或者训练数据(traini...
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2014-10-16 00:42:01
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