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