初步介绍监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的，即有反馈（feedback），分为回归 （Regressioin）: map输入到连续的输出值。分类 （Classification）：map输出到离散的输出值。非监督式学习: 给定数据集，并不知道其正确的输出是什么，没有反馈，分为...
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2015-12-07 12:00:26
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一.Learning with Different Output Space Y二.Learning with Different Data Label yn监督式学习，每个训练样本都有对应的label，相当于每个x都有一个y对应非监督式学习，每个训练样本是没有label的，需要电脑自己划分，类似于...
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2015-11-09 01:37:31
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学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：....
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2015-11-08 14:52:03
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以下的内容摘自维基百科semi-supervised learning。用来对半监督学习进行一个概念性的直观体验。
Semi-supervised learning is a class of supervised learning tasks and techniques that also make use of unlabeled data for training - typically...
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2015-08-28 15:41:53
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1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 （Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。
1. 网络结构与运行原理
网络结构如图所示，各层之间的神经元全互联连接。...
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2015-08-15 13:32:14
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在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learning vector quantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
1. 向量量化
向量量化的思路是，将高维输入空间分成若干不同的区域，对每个区域确定一个中心向量作为聚类的中心，与其处于同一区域的...
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2015-08-15 13:31:45
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在关于径向基神经网络的一篇博文机器学习之径向基神经网络（RBF
NN）中已经对最近邻思想进行过描述，但是写到了RBF中有些重点不够突出，所以，这里重新对最近邻和K近邻的基本思想进行介绍，简洁扼要的加以总结。
最近邻的基本思想
保存所有观察到的有标签的样本，然后对新来的测试样本，在标签样本集中找到与测试样本最接近的标签样本，然后将该标签样本作为测试样本的输出。这是一种典型的监督式学习。在...
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2015-08-07 09:36:29
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本文主要参考了OpenCV的官方文档
http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/boosting.html
boosting算法是一个监督式机器学习算法，它解决的是一个二元分类问题。本文包括对算法思想的理解，不包含算法的数学推导。
目标检测就是用这个分类算法，把只含有目标的图片作为一类，不含有目标的作为另一类，然后训练分类器，进行检测的时候，输入...
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2015-07-24 10:46:24
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机器学习中监督式学习是非常重要的一类，因为ML的主要出发点是利用获得的数据来补偿未知的知识，所以从训练集出发学习数据中的模式规律就是最为自然的一类
情况。今天开始自己决定利用两周左右的时间，来记录整理自己学习机器学习的笔记，主要的参考资料是Ethen
Alpaydin的《机..
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2015-04-28 02:07:26
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在大致了解了机器学习的算法分类（监督式、非监督式以及增强学习）和梯度算法后，今天我们来了解下拟合度和最大似然估计的相关问题。一、最小二乘法的拟合度
监督式学习中一类典型的应用就是回归问题，基本的就是线性回归，即用一条直线去逼近训练集合。最小二乘法就是根据已..
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2015-04-28 00:14:45
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