参考博客 Liam Q博客 和李航的《统计学习方法》感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。下面分别从感知机学习的模型、策略和算法三个方面来介绍。1....
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2014-12-25 21:57:06
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http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.htmlhttp://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样...
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2014-12-23 23:50:34
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回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归，常常指的也就是线性回归，因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用，通过Python实现。...
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2014-12-23 14:02:03
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在学到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性(距离)，这个系数叫做皮尔逊系数，事实上在统计学的时候就已经学过了，仅仅是当时不知道还能用到机器学习中来，这更加让我认为机器学习离不开统计学了。皮尔逊相关系数——Pearson correlation coefficient，用于度量两个变量之间的相关...
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2014-12-19 14:25:28
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线性代数http://v.163.com/movie/2010/11/D/T/M6V0BQC4M_M6V2ADFDT.html数学分析http://v.163.com/special/cuvocw/shuxuefenxi.html统计学http://v.163.com/movie/2011/6/6/...
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2014-12-19 13:00:42
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什么是机器学习？
传统的教科书会用一大堆高等数学，线性代数，概率论，统计学等知识把你拒之门外，这里博主俺决定用一个很简单的例子给不用你任何高深的数学知识来理解。
在写机器学习之前，我们来举个例子。假设你是个古代的国王，那里没有现代的科技，你想找个预报天气比较准的人来帮你预报天气。你要怎么办呢？通常，我们会找一个人，让他预报10000天，看它的准确率如何，然后再找一个人，再预报1...
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2014-12-17 22:41:29
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其...
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2014-12-15 17:02:01
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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/***Date:2014.12.11***/
//概率算法思想：统计学思路。
//基本过程：1）将问题转化为应的容易计算面积的几何图形S，问题结果对应几何图形中的某一部分S1；
////////////2)向几何图形中随机撒点；
////////////3）统计几何图形S、S1中的点数，根据二者面积关系以及二者中的点数来计算得到结果；
////////////4）判断结果是否达到需要精...
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2014-12-12 00:05:55
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