问题由来在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：["male","female"]["from
Europe","from US","from Asia"]["uses Firefox","uses Chrome","uses
Safari","uses...
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2014-06-04 17:03:02
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参考：《机器学习实战》 优点：计算复杂度不高，
输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特 征数据。 缺点：可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型：数值型和标称型。
创建分支的伪代码（createBranch)： 图1 1、信息...
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2014-05-29 16:59:42
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//====================================================决策树的构造：构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上那个特征在划分数据是起决定性作用。为了找到决定性特征，我们必须使用某种度量来评估每个特征。完成评估之后，找到决定性特征，使用该特...
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2014-05-21 18:05:53
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k邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、没有数据输入假定；缺点：计算复杂度高、空间复杂度高（占内存）；使用数据范围：数值型和标称型。
k-邻近算法的工作原理是：存在一个训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道每个数据都对应的哪个分类。输入一个没有标签的新数据，将新数据的每个特征和样本集中的所有数据进行笔记哦啊，提取出样本集中特征最相似（邻近）的分类...
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2014-05-20 16:54:05
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具体要学习的书籍就是《机器学习实战》Machine Learning in Action，Peter Harrington
Windows下要安装3个文件，分别是;
1.Python（由于python不是向下兼容的，所以推荐2.7版本），网址:http://www.python.org
2.numpy（python的科学计算包）,网址:http://sourceforge.net/proje...
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编程语言 时间：
2014-05-18 09:24:06
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1.机器学习的真实含义是利用数据来彰显数据背后的真实含义。
2.机器学习的一般用例：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、产品推荐等等。
3.机器学习的主要任务是分类，即将实例数据划分到合适的分类中。另一项任务是回归，主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习，之所以称为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标的分类信息。另一种机器学习方式是无监督学习，此时数据没有类别信息，也没有...
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2014-05-18 08:05:07
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k-近邻算法原理：存在一个样本的数据集合，也叫训练的样本集，样本集中每个数据都有标签，算法分类时，输入没有分类的新数据，将新数据的每个特征与样本集中每个数据对应的特征进行比较，然后样本集可以计算得到与新数据的相似度，然后取前k（通常不大于20）大相似度所对应的类标签，然后将新数据标识为k个中类标签最...
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2014-05-15 07:42:07
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属于离散监督，是一个简单的分类算法工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。k-...
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2014-05-04 20:00:18
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我买的书或借的 没看的计算机方面： 深入浅出MFC vc++深入详解 算法入门 算法入门训练指南
大话数据结构 C++ 第6版本图像处理与机器视觉： 机器视觉 张广军 数字图像处理疑难解析 图像处理与计算机视觉算法应用 opencv2 图像配准技术模式识别：
机器学习实战 模式分类 神经网络设计 斯...
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2014-05-02 20:00:42
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