作者：桂。 时间：2017-05-13 14:19:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 内容主要是CART算法的学习笔记。 CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选 ...
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2017-05-13 20:06:40
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作者：桂。 时间：2017-04-21 21:11:23 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写 ...
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2017-04-22 13:06:13
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作者：桂。 时间：2017-04-20 18:31:37 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6740308.html 前言 本文为《统计学习方法》第四章：朴素贝叶斯（naive bayes），主要是借助先验知识+统计估计，本文主要论述其分类的思路。全文包括 ...
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2017-04-20 20:44:13
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作者：桂。 时间：2017-04-16 11:53:22 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的《统计学习方法》，考虑到之前看《自适应滤波》，写的过于琐碎，拓展也略显啰嗦，这次的学习笔记只记录书籍有关的内容。前 ...
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2017-04-16 22:47:41
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假设训练数据线性可分，那么感知机模型如下： f(x)=ω?χ+b这个超平面可以用来分割平面 不考虑系数，那么感知机的损失函数就可以定义为 ...
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2017-04-08 19:02:10
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1、主要内容 介绍集成学习，然后讲述boosting和bagging的区别与联系，同时对adaBoost进行推导然后进行gbdt的推导，最后比较随机森林和gdbt的区别和联系。 2、集成学习 集成学习（ensamble learning）通过构建多个学习器来完成任务。集成学习的一般结构：先产生一组“ ...
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2017-03-15 16:45:34
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李航的《统计学习方法》 这本书开篇第一章写得特别好，各个模型的算法推导也比较全，基本涵盖了比较经典的判别模型和生成模型。 《机器学习实战》 这本书代码和应用特别多，了解python用法和机器学习算法的代码实现非常方便。 项亮的《推荐系统实践》 这本书个人感觉偏理论一点，伪代码看着都实现不了，不过关于 ...
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2017-03-05 21:12:32
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提升方法(boosting)详解 提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaB ...
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2017-02-15 00:44:41
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第3章 K近邻法 k近邻算法简单、直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。当K=1时，又称为最近邻算法，这时候就是将训练数据集中与x最邻近点作为x的类。 3.1 k近邻模型 模型由三个基本要素——距离 ...
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2017-01-19 03:47:29
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介绍：以下是李航《统计学习方法的》第一章的部分摘录，只为复习总结用 内容： 1.损失函数： 扩展：线性回归，LR，svm,boosting的损失函数 2.分类器评估方法： ...
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2017-01-15 11:41:44
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