LR回顾
LR是机器学习入门的第一道坎，总结一下，Linear Regression 和logistic Regression都是属于GLM，套了logistic之后，输出结果就变成一个概率了，loss function和 likelihood function取反是类似的东西，都可以作为优化的目标。但我感觉 likelihood
function从概率统计上来说，更有理论支持吧。loss ...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-15 00:19:46
阅读次数：
465
那几年，我学习机器学习的主要内容：
1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；
2.线性回归与Logistic。xx业绩预测系统，智能交互统计系统等；
3.岭回归，Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；
4.降维技术。xx指标设计，具体规范；
5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘。XX智能垃圾消息，垃圾邮件判断，评论智能分析，智能监控统计预警系统呀。
6.决策树，组合提升算...
分类：
其他好文 时间：
2015-03-20 14:27:55
阅读次数：
168
机器学习基础
[维基]《List of machine learning concepts》机器学习概念集锦，统观机器学习全局的好材料。要好好利用维基这个大宝库——尤其是人工整理的知识结构和体系，比细节更有价值！《FAQ: What machine
learning book should I start with? ? Ben Mabey》 机器学习入门该看什么书？文章介绍了基本经典的...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-28 16:03:24
阅读次数：
194
（写在前面）昨天说写个机器学习书单，那今天就写一个吧。这个书单主要是入门用的，很基础，适合大二、大三的孩子们看看；当然你要是大四或者大四以上没看过机器学习也适用。无论是研究智能还是做其他事情，机器学习都是必须的。你看GFW都用机器学习了，咱是不是也得科普一下。（全文结构）其实，我想了想，学一门学科，...
分类：
其他好文 时间：
2014-12-15 23:18:49
阅读次数：
360
机器学习，作为门时髦、热门的计算机应用技术，特别是随着深度学习的流行，推动“大数据+深度模型”的模式，为人工智能和人机交互的发展提供巨大的空间。
和数据挖掘一样，利用大量的数据分析建立有效的模型以便提供分类或者决策支持，机器学习也是利用经典的算法（聚类，SVM，神经网络，深度学习等）建立数据模型，不同的是机器学习偏向于算法的设计；更直接的说，机器学习，就是一些建立模型进行数据分析的算法包...
分类：
其他好文 时间：
2014-10-28 09:22:49
阅读次数：
216
实上有许多的途径可以了解机器学习，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-08 16:16:46
阅读次数：
469
机器学习入门教材有许多，入门方式多种多样，我是半路出家，简单总结一下我的机器学习之路。2011年考入北邮计算机研究生学院，主要是NLP方向。之前没有接触过机器学习，本科也不是计算机专业，而是工商管理。
2011年研究生阶段，两节课对我影响很大：
第一节课是计算语言学，最开始了解和接触机器学习，是在上这节课的时候，老师推荐的教材《统计自然语言处理基础》。在老师的课上，有讲到HMM（隐马尔...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-22 08:24:51
阅读次数：
307
线性回归的概念，在高中数学书里就出现过。
给你一些样本点，如何找出一条直线，使得最逼近这些样本点。
给出一个例子：假设 x 是房子面积，y是房子价格，确定一条直线需要theta0和theta1.
给出x,我们就可以计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x
关键是如何计算出theta0和theta1,也就是如何找出这么一条直线呢？
在这里，引入一个...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-10 04:36:00
阅读次数：
276
