一：简介以及学习的途径
（1）吉布斯采样（Gibbs Sampling)及相关算法 （学习向Gibbs sampling, EM, MCMC算法 等的好地方）
1） 推荐大家读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning，讲的很清楚，偏理论一些；
2） 读artificial Intelligence，2、3版...
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2014-12-27 21:48:39
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zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用，这里继续logistic回归L2范数的应用。 先说一下问题：有一堆二维数据点，这些点的标记有的是1，有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点。如图（标记是1的样本用+表示，0的用红点表示）： 这其实是一个二分类问题，然后我们就想到了logis...
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2014-12-27 15:07:33
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1.文件读写与命令行参数#!/usr/bin/perlusestrict;if(@ARGV<2){die"USAGE:perl$0inputfileoutfile\n";}my($infile)=@ARGV[0];my($outfile)=@ARGV[1];openmy$infile_fh,‘‘,"$infile"||die("Can‘topenthefile!");openmy$outfile_fh,‘>>‘,"$outfile"||die("Can‘topenthef..
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2014-12-26 14:51:45
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数据源：在以下链接下载酒类化学成分数据，分为红酒，白酒两种数据文件，红酒和白酒在化学成分上有较明显的差异
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/
分析过程：
# 1）先将两组数据混合为一组
# 导入数据源
red
white
# 增加新字段type,1-红酒，2-白酒...
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2014-12-26 14:41:50
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fromJohn Platt, Deputy Managing Director and Distinguished Scientist at Microsoft Researchhttp://blogs.technet.com/b/machinelearning/archive/2014/12/1...
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2014-12-26 09:35:24
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM （Machine Learning &Recommend Search交流新群：172114338）引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全...
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2014-12-25 22:05:08
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reference: http://dataunion.org/?p=5044机器学习和深度学习学习资料比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什...
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2014-12-25 00:05:56
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Restricted Boltzmann Machine 作为Deep Learning的一个基础模型，本文对模型构建方法、求解方法和评估方法进行简要介绍。...
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2014-12-24 21:32:22
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学习排序算法简介
学习排序（Learning to Rank, LTR）是一类基于机器学习方法的排序算法。
传统经典的模型，例如基于TFIDF特征的VSM模型，很难融入多种特征，也就是除了TFIDF特征之外，就无法融入其他种类的特征了。
而机器学习的方法很容易融合多种特征，而且有成熟深厚的理论基础，参数也是通过迭代计算出来的，有一套成熟理论来解决稀疏、过拟合等问题。
LTR方法大致可以分成三类：
1） Pointwise 单文档方法
2） Pairwise 文档对方法...
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2014-12-24 10:01:56
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1Unsupervised Learning1.1k-means clustering algorithm1.1.1算法思想1.1.2k-means的不足之处1.1.3如何选择K值1.1.4Spark MLlib 实现 k-means 算法1.2Mixture of Gaussians and th...
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2014-12-23 10:15:28
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