机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。
机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，最终可以将实际的数据分到合适的类别中
监督学习算法：预测目标变量的值
k-means算法，线性回归
朴素贝叶斯算法，局部加权线性回归
支持向量机，ridge回归
决策树，lasso最小回归系数估计
无监督学习算法：不需要预测目标变量的值
k-均值，最大期望算法
DBS...
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2014-08-22 14:28:59
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Linear Regreesion 线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好（即此函数是否足够拟合训练集数据），挑选出最好的函数（cost function最小）即可。 Cost Function的...
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2014-08-21 22:34:24
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本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现，涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础，然后对代码实现部分进行走读。
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2014-08-15 21:05:49
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从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归，其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归（simple linear regression, SLR）（单变量），第Ⅲ章讲的是线代基础，第Ⅳ章讲的是多元回归（大于一个自变量）。 本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现，适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者。本人...
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2014-08-14 19:42:19
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支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法可以实现模式分类和非线性回归，本文就matlab中的LIBSVM工具箱展开说明。...
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2014-08-08 16:13:16
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ufldl学习笔记与编程作业：Linear Regression（线性回归）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.ed...
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2014-08-05 00:40:58
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回归（Regression)分析包括线性回归（Linear Regression），这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）。其中，在数据化运营中更多的使用逻辑斯蒂回归，它包括响应预测、分类划分等内容。 多元线性回归主要描述一个因变量如何随着一批自变量的变化....
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2014-08-04 23:58:10
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首先必须明白什么是线性回归， linear 线性：当y和x之间成比例，为直线时。 Regreesion 回归：即研究几个变量之间的关联关系，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+...
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2014-07-27 22:20:19
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在上一节所介绍的非线性回归分析，首先要求我们对回归方程的函数模型做出推断。尽管在一些特定的情况下我们能够比較easy地做到这一点,可是在很多实际问题上经常会令我们不知所措。依据高等数学知识我们知道，不论什么曲线能够近似地用多项式表示，所以在这样的情况下我们能够用多项式进行逼近，即多项式回归分析。一、...
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2014-07-27 22:06:59
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背景 我要说的优化不是软件开发中的优化（降低空间和时间复杂度），而是一种意义更普遍的优化算法，是已知问题模型，如何寻找最优解的方法，已知能量函数（也叫代价函数）求全局最小值，恰如图中所示。优化算法是如此的普遍，机器学习中的线性回归，计算机视觉中的特征匹配，立体视觉和三维重建。又是如此的种类繁多，局部...
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2014-07-16 23:00:09
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