SVM是一种有监督的统计学习方法，能够最小化经验误差和最大化几何边缘，被称为最大间隔分类器，可用于分类和回归分析。 一、基本原理 SVM是一个机器学习的过程，在高维空间中寻找一个分类超平面，将不同类别的数据样本点分开，使不同类别的点之间的间隔最大，该分类超平面即为最大间隔超平面，对应的分类器称为最大 ...
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2016-12-11 03:13:39
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一. KNN原理： 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标，对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下： 1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2）按照距离从小到大排序 3）选取与当前点距离最小的k个点 4）确定这k个点所在类别的出现频率 5）返回这K个点出 ...
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2016-11-17 20:00:49
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机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最 ...
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2016-11-13 16:40:05
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本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. ...
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2016-10-24 14:15:05
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第8章 PCA：构建股票市场指数 有监督学习：发掘数据中的结构，并使用一个信号量评价我们在探索真实情况这项工作是否进行得很好。 无监督学习：发掘数据中的结构，但没有任何已知答案指导 主成分分析（Principle Components Analysis, PCA）：根据每一列包含原始数据信息的多少， ...
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2016-10-22 11:47:14
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http://deeplearning.net/reading-list/ 机器学习应用： ·推荐系统（商品，交友，婚恋网站） ·计算机视觉 ·无人驾驶汽车 ·搜索领域 ·语音识别 ·知识问答 ·脑力游戏领域（alphaGo） ·智能医疗 机器学习解决的问题： ·有监督的学习 通过样本（人工标注的数 ...
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2016-10-19 16:49:14
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逻辑回归是最常见的二分类算法之一，由于是有监督学习，训练阶段需要输入标签，而同时在变量较多的情况下，需要先经过一些降维处理，本文主要讲解如果通过R语言来自动化实现变量的降维以及变量转换，训练，测试，覆盖率以及准确度效果评估，以及生成最终评分配置表，而在标签与训练数据在可以自动化生成的情况下，配置表是... ...
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2016-10-06 13:04:19
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SVM(Support Vector Machine)有监督的机器学习方法，可以做分类也可以做回归。有好几个模型，SVM基本，SVM对偶型，软间隔SVM，核方法，前两个有理论价值，后两个有实践价值。下图来自龙老师整理课件。 基本概念 线性SVM，线性可分的分类问题场景下的SVM。硬间隔。 线性不可分 ...
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2016-10-01 22:03:39
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介绍KNN有监督分类以及Kmeans无监督聚类的原理以及简单实践例子。 ...
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2016-10-01 17:25:38
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C4.5是一套用来处理分类问题的算法，属于有监督学习的类型，每个实例由一组属性来描述，每个实例仅属于一个类别。 如下是一个数据集 算法的发展历史 J.Ross Quinlan设计的C4.5算法源于名为ID3的一种决策树诱导算法。 而ID3是迭代分解器（iterative dichotomizers）... ...
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2016-09-22 01:18:27
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