今天整理资料时，发现了在学校时做的这个实验，当时整个过程过重偏向依赖分类器方面，而又很难对分类器本身性能进行一定程度的改良，所以最后没有选用这个方案，估计以后也不会接触这类机器学习的东西了，希望它对刚入门的人有点用。
SVM比较适合高维数据的二分类，本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类，但是发现样本数据比较多，训练的2天都没有出收敛，最后想用VQ聚类的方法先抽取出具有代...
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2014-08-12 13:35:54
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今天整理资料时，发现了在学校时做的这个实验，当时整个过程过重偏向依赖分类器方面，而自己又很难对分类器性能进行一定程度的改良，所以最后没有选用这个方案，估计以后也不会接触这类机器学习的东西了，希望它对刚入门的人有点用。 SVM比较适合高维数据的二分类，本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类，但是发....
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2014-08-12 12:53:24
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Python 获取Facebook用户的Friends的爱好中的Top10...
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2014-08-12 06:53:14
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Python 获取Facebook用户的Friends的爱好类别中的Top10...
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2014-08-12 06:52:53
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Python 统计Facebook用户爱好的个数...
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2014-08-12 06:52:43
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ufldl学习笔记与编程作业：Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征)
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/...
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2014-08-12 00:41:23
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经过了2个月对机器学习的了解后，我发现了，机器学习的方向多种多样。网页排序，语音识别，图像识别，推荐系统等。算法也多种多样。看见其他的书后，我发现除了讲到的k均值聚类，贝叶斯，神经网络，在线学习等等，还有很多其他的算法。比如说：免疫算法，遗传算法，主成分分析，蚁群算法等等。好像很多算法都是需要做很多的研究才能用的很好的。据说深度学习是由神经网络升级来的。神经网络本身就是一本书，内容很多。龙星计划里...
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2014-08-12 00:39:33
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Python 获取Facebook用户的Friends的爱好...
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2014-08-11 08:28:21
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第十八堂讲的内容是机器视觉。
处理视频信息，理解图像
每个人都有一个手机了。每个人都有相机。
二维图还原三维图。分析面相。自动检视（外星人）。
理解人的表情。
一张图一个故事，如何解析出来就是很大的问题了。
人眼的错觉。
这个是三维感知，它能识别远近，前景后景的
人脸识别。能找到人脸，但是不知道是谁。而且目前做的最好的是清华的研究院做的算法。
...
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2014-08-11 00:29:11
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下面内容摘自互联网并作了整理。名词：BI(Business Intelligence)：商业智能，DW(Data Warehouse)：数据仓库，详见正文Q1部分。OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数...
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2014-08-10 18:10:30
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