该系列来自于我《人工智能》课程回顾总结，以及实验的一部分进行了总结学习机垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例，本文首先回顾了概率论的基本知识、则以及朴素贝叶斯模型的思想。最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现1.概率1.1 条件概率定义：事件B发生的情况下，事...
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2015-09-18 20:18:07
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ldd命令的介绍(2007-08-29 09:21:42)转载▼标签：linux学习分类：学习交流1.在制作自己的发行版时经常需要判断某条命令需要哪些共享库文件的支持，以确保指定的命令在独立的系统内可以可靠的运行；在Linux环境下通过ldd命令即可实现，在终端下执行：ldd /bin/ls //l...
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2015-07-31 10:24:46
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接触机器学习领域有一段时间了，跟过不少基础的课程，也看过一些入门的书籍和论文，现在想通过一门公开课系统的进入机器学习的领域，所以选择了advanced Machine Learning，这是哈佛大学的一门高级机器学习公开课，主要教材选用的是kevin Murphy Machine
Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press 以及Christ...
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2015-07-26 19:20:34
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这一课主要是从如何判断一个机器学习分类算法里拟合的参数是最佳参数引出函数间隔和几何间隔的定义。
1、函数间隔
假设假想函数，，那么可以知道y=1；反之则y=0
。所以当，我们可以很确定的认为y=1；当，可以很确定地认为y=0。所以在分类算法中，我们在训练样本时得到这两个结果的时候，就可以知道选择的参数能很好的拟合数据，能很有自信地认为我们的分类器是符合数据事实的。因此我们数据...
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2015-07-24 16:16:25
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转自csdn，加上一些自己的理解。基于特征化工程进行用户特征化，结合相关的机器学习算法对业务进行挖掘建模，在广告的精准投放、预测、风控等领域中应用的非常广泛。无论是有监督的学习分类算法，还是无监督的聚类也罢，都需要建立特征向量，对特征进行预处理；其中对于有监督的训练时，还需要进行样本的筛选。本章节讲...
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2015-07-17 20:42:49
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主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料，包括练习题与我的Matlab解答。 课程涉及技术：梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、Map Reduce & Data ...
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2015-07-11 06:41:10
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统计学场景：一个罐子中有红球和绿球，红球比例$v$未知，数量未知，如何得到红球比例？方法---随机抽样N个球，在其中红球占比为$u$由hoeffding可以知道：$P(|u-v|>\epsilon)\leq 2e^{-2\epsilon^2N}$对应到机器学习分类问题：目标函数为$f(x)$，现要估...
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2015-06-28 17:01:03
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【原创】Liu_LongPo 转载请注明出处
【CSDN】http://blog.csdn.net/llp1992AdaBoost算法是基于单层决策树等弱分类算法的强学习分类算法。单层决策树算法也是一种分类算法，但是其分类效果较差，只根据一个特征进行数据划分，因此单层决策树算法被称为弱分类算法；而AdaBoost算法通过将多个弱分类算法串行训练而成，属于强分类算法。AdaBoost算法是boost...
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2015-06-16 11:11:05
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垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现...
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2015-06-07 12:38:08
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内容概要
如何使用pandas读入数据如何使用seaborn进行数据的可视化scikit-learn的线性回归模型和使用方法线性回归模型的评估测度特征选择的方法
作为有监督学习，分类问题是预测类别结果，而回归问题是预测一个连续的结果。
1. 使用pandas来读取数据
Pandas是一个用于数据...
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2015-06-03 09:45:15
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