华盛顿大学 《机器学习》 笔记。 knn k-nearest-neighbors : k近邻法 给定一个 数据集，对于查询的实例，在数据集中找到与这个实例最邻近的k个实例，然后再根据k个最邻近点预测查询实例的类别。 《统计学习方法》中这样描述的： K近邻模型是基于训练数据集 对 特征空间的一个划分。 ...
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2018-03-29 13:27:23
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听说这个词很久了，最近花了几天时间在啃这块东西。 看了李航的统计学习方法，实际不太理解，上面没有实际的案例，只是列举了一些定理和公式。 Conditional Random Field 属于 Markov Random Field， which 可以表示为一个无向图模型。 今天早上看了一下这篇blo ...
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2018-03-29 10:23:21
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字根科技-政府网站错别字检测的新选择 根据国务院办公厅政府信息与政务公开办公室第三季度的数据报告透露，截至2017年9月1日，全国正在运行的政府网站29,431家。其中，国务院部门及其内设、垂直管理机构政府网站1972家，省级政府门户网站32家，省级政府部门网站2501家，市级政府门户网站531家， ...
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2018-03-28 01:37:58
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一、决策树 1、决策树是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨轮用于分类的决策树，决策树模型呈现树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程， 学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型 预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类， 决策树学习通常分为3个步骤：特征选择、 ...
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2018-03-27 12:30:41
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朴素贝叶斯(naive bayes) 标签： Python 机器学习 主要參考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》 1.朴素贝叶斯分类原理 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描写叙述： 贝叶斯定理（维基百科） 通常，事件A在事件 ...
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2018-03-21 11:36:14
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【机器学习】隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏马尔科夫链随机生成的观测序列的过程，属于生成模型。在语音识别，自然语言处理，生物信息，模式识别有广泛的应用。 ...
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2018-03-09 20:36:16
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参考资料 【1】 Spark MLlib 机器学习实践 【2】 统计学习方法 1、Logistic分布 设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数 ，。其中u为位置参数，γ为形状参数。如下图： 分布函数以(u,1/2)为中心对称，满足：，其中形状参数γ越小，中心部 ...
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2018-03-03 14:13:53
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参考资料： 【1】 Spark MLlib 机器学习实践 【2】 机器学习之梯度下降 http://www.cnblogs.com/rcfeng/p/3958926.html 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念 在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最 ...
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2018-03-03 12:19:09
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《统计学习》——感知机 本文不是像网上大多数的博文那样，洋洋洒洒的写一大篇文章，只是记录下学习机器学习的一些总结与心得，志在总结与和同道中人一起讨论，分享各自的想法。 1.何为感知机？ 我们在学习机器学习的时候，基本都是从感知机开始的，为什么？因为它的思想较为易懂和容易实现，而且对于一般的问题(如二 ...
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2018-02-08 00:28:39
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现在想学机器学习的同学们好幸福。如下所有书，amazon上都有。首先，入门用周志华的《机器学习》，比较系统全面，中文理解快；进阶用Elements Of Statistical Learning 或者 Pattern Recognition and Machine Learning，后者有人做了翻译 ...
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2018-02-02 14:07:27
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