scikit-learn机器学习库介绍(翻译tutorial)...
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2014-09-09 18:21:48
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前面的7次笔记介绍的都是分类问题,本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法,已知样本的标签;后者属于无监督的学习,不知道样本的标签。下面我们来讲解最常用的kmeans算法。
1:kmeans算法
Kmeans中文称为k-均值,步骤为:(1)它事先选定k个聚类中心,(2)然后看每个样本点距离那个聚类中心最近,则该样本就属于该聚类中心。(3)求每个聚类中心的样本...
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2014-09-09 16:17:19
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在大学毕业前立志要读完的四本书:
《模式分类》
《人工智能——一种现代方法》
《一种新科学》
《神经网络与机器学习》
现在感觉到压力山大了……顺便占个坑,不定期过来更新书单。...
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2014-09-09 16:15:48
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Weka算法Classifier-tree-J48源码分析(四)总结...
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2014-09-09 13:20:08
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Weka算法Classifier-tree-RandomForest源码分析(一)算法...
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2014-09-09 13:03:08
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机器学习(2)之线性回归上一章介绍了梯度下降算法的线性回归,本章将介绍另外一种线性回归,它是利用矩阵求导的方式来实现梯度下降算法一样的效果。1. 矩阵的求导首先定义表示m×n的矩阵,那么对该矩阵进行求导可以用下式表示,可以看出求导后的矩阵仍然为m×n这里要用到矩阵迹的特性,trace. 对于一个n阶...
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2014-09-09 11:49:28
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刚在网上看了一个牛人的贴子,感触挺深的,自己还自称是爱学习的人,但是和他一比,感觉弱爆了。现在把最近一年的工作作一个总结。(牛人,贴子链接,请看原文)2013年8月28号入学接下来,就是开学,体检各种事,然后是选课、上课,这样过了大约半年。这一学年总共选了十几门课程,其中机器学习、自然语言处理、信息...
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2014-09-09 11:26:28
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“老虎与甲壳虫一个外表软一个硬,但实际上却相反”;
“无论干什么,最后脚都是要踩到实地的“;
”将军很多变为奴隶的,奴隶的环境逼迫他们去成为将军“;
去的路上,望着公交的窗纱,突然窗纱的一个个小格子不就是像素点吗,每个点你只能看到一种颜色及亮度值电视里午间新闻30分播放梁振英致香港市民的中秋家书,用的是粤语,由于之前主播已介绍大致纲要,所以能听懂一些语句,这让我联想到机器学习中最大似然问题,...
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2014-09-07 22:29:35
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Weka算法Classifier-tree-J48源码分析(二)ClassifierTree...
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2014-09-07 16:02:25
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机器学习(1)之梯度下降(gradient descent)题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning,因此就有了这些笔记。梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression),首先给出一个关于房屋的经典例子,面积(feet2)房间个数价格(1000$...
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2014-09-06 01:00:52
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