http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的 ...
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2017-10-01 22:10:08
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机器学习算法分为两种：有监督和无监督。简单来说，有监督是指输入数据有y值，希望学习完后能找到x和y值之间的关系；无监督是指仅有x值，希望能从x中提取出特征。 常见监督算法：线性回归，逻辑回归，支持向量机（support vector machine，SVM），k-最邻近（k-NearestNeigh ...
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2017-09-29 21:26:03
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很多网站都有猜你喜欢，我对淘宝的推荐还是比较满意的。很多算法都可以实现推荐功能，下面来看一看机器学习的算法: 1.回归算法。 回归的意思大概是，估计这堆数据这个规律，然后找出这个规律，这个过程就是回归。spark的MLlib中有线性回归、逻辑回归、保序回归三种。 比如， 假设订单数与价格有f(x)= ...
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2017-09-29 19:25:15
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这周学习了机器学习算法与编程实践第二章——中文文本分类的部分内容。该章以文本挖掘为大背景，以文本分类算法为中心，详细介绍了中文文本分类项目的相关知识点。 一、文本挖掘与文本分类的概念 被普遍认可的文本挖掘的定义如下：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用 ...
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2017-09-24 23:35:56
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转自1024深度学习 导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf ...
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2017-09-22 15:36:16
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前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技的不断发展，相信 ...
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2017-09-21 21:01:15
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原帖地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25765735 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 一般线性回归函... ...
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2017-09-20 14:20:03
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在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解。 梯度下降的相关概念： 1、步长或学习率（learning rate）：步长和学习率是一个东西，只是在不同的地方叫法不一 ...
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2017-09-17 21:04:27
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KNN算法 存在一个训练样本集合，里面有n个训练数据，每个训练数据有m个特征。每个训练数据都标明了相对应的分类。比如： 其中一条数据有四个特征：体重，翼展等，也有相对应的种属。 则KNN算法就是将一条未知种属的数据的每个特征与训练样本集合中的每条数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集合特征最相似 ...
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2017-09-17 15:22:08
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分类算法： 决策树： 对每一节点，根据feature进行分类。 选择信息增益最大的feature， 也就是选择将不确定性降低最多的feature。 随机森林： 多个决策树的投票机制来改善决策树，假设有m棵决策树，要有m个一定数量的样本集来训练一棵树(每棵决策树处理一个训练样本子集)，如果用全样本来训 ...
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2017-09-17 13:39:41
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