引言 在现实生活中，我们每天都可能在不知不觉中使用了各种各样的机器学习算法。 例如，当你每一次使用 Google 时，它之所以可以运行良好，其中一个重要原因便是由 Google 实现的一种学习算法可以“学会”如何对网页进行排名。每当你使用 Facebook 或者 Apple 的照片处理应用时，它们都...
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2014-10-12 02:28:17
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SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最经常使用的是用于分类，只是SVM也能够用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。 对于功能这么强的算法，opencv中自然也是有集成好了，我们能够直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发...
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2014-10-11 16:43:15
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基于item的推荐是常用并且高效的一种推荐方式，最重要的是它可以做实事推荐。...
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2014-10-11 14:41:25
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朴素贝叶斯python实现 ，实例学习朴素贝叶斯分类方法。...
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2014-10-11 00:29:04
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网上介绍K-近邻算法的例子很多，其Python实现版本基本都是来自于机器学习的入门书籍《机器学习实战》，虽然K-近邻算法本身很简单，但很多初学者对其Python版本的源代码理解不够，所以本文将对其源代码进行分析。
什么是K-近邻算法？
简单的说，K-近邻算法采用不同特征值之间的距离方法进行分类。所以它是一个分类算法。
优点：无数据输入假定，对异常值不敏感
缺点：复杂度高
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2014-10-10 23:56:14
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原文：http://blog.sciencenet.cn/blog-714246-812365.html本文主要是对机器视觉以及与其密切相关的机器学习，模式识别等领域的研究团队做一个的汇总。网上目前流传最广的几个版本中有很多链接已经失效，同时许多新的研究小组没有加入，因此对最新信息的一个聚合应当会十...
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2014-10-10 19:29:54
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机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。（环境：CentOS 7)
1, 两个重要的包
NumPy 和 SciPy。（http://scipy.org/scipylib/download.html ）主要是处理数值运算，矩阵操作等。
注:Sci是Science的缩写。
官网介绍了安装方法，可以手动安装，也可以使...
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2014-10-10 18:20:44
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乔丹教授（Michael I. Jordan）教授是机器学习领域神经网络的大牛，他对深度学习、神经网络有着很浓厚的兴趣。因此，很多提问的问题中包含了机器学习领域的各类模型，乔丹教授对此一一做了解释和展望。首先被提到的就是经典的贝叶斯非参数模型。今年暑假，乔丹教授在Como开设了贝叶斯非参数模型的课程...
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2014-10-10 13:52:04
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贝叶斯公式描述的是一组条件概率之间相互转化的关系。
在机器学习中，贝叶斯公式可以应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理，并利用一个垃圾邮件分类的例子来加深对于理论的理解。
这里我们来解释一下朴素这个词的含义：
1）各个特征是相互独立的，各个特征出现与其出现的顺序无关；
2）各个特征地位同等重要；
以上都是比较强的假设
下面是朴素贝叶斯分类的流程：...
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2014-10-09 21:39:17
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