问题由来在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：["male","female"]["from
Europe","from US","from Asia"]["uses Firefox","uses Chrome","uses
Safari","uses...
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2014-06-04 17:03:02
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest
Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果...
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2014-06-04 16:22:30
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1.梯度上升优化1).
伪代码：所有回归系数初始化为1-------------------weights = ones((colNum,1))重复r次：
计算整个数据集的梯度gradient 使用alpha*gradient更新回归系数的向量 返回回归系数weights2). 迭代r次的代码...
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2014-06-02 18:11:41
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一、Mahout简单介绍查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...附logo：（就是他，骑在象头上的那个Mahout）步入正文啦：
Mahout是一个非常强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集.....
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2014-06-02 08:14:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
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2014-06-02 07:31:21
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
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2014-06-02 07:27:27
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最小二乘法又叫做最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
通常情况下最小二乘法用于求回归问题。以简单的线性最小二乘为例，二维平面上给定个点的坐标，确定一条直线，
要求大致符合这个点的走向。
我们可以设这条直线的方程为，那么就要使在处的函数值与给定的值相
差达到最小，也就是说，要确定的值，使得
最小。根...
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2014-06-01 13:57:53
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