后续再次学习，现在理解有些模糊。优点：可以对复杂和非线性的数据建模缺点：结果不易理解适用数据类型：数值型（转换成二值型）和标称型数据树回归的一般方法收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。训... ...
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2016-05-24 09:14:57
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常用的数据挖掘&机器学习知识(点) Basis(基础)： MSE(MeanSquare Error 均方误差)，LMS(Least MeanSquare 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(Maximum LikelihoodEstimation最大似 ...
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2016-05-22 13:54:55
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Geoffery Hinton教授的Neuron Networks for Machine Learning的第八讲为可选部分，好像很难，这里就先跳过了，以后有用的时候再回来补。第九讲介绍了避免过拟合，提高模型的泛化能力。...
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2016-05-22 12:36:36
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1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种 ...
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2016-05-21 18:58:14
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声明：本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习－技术共享平台，尊重原创，欢迎感兴趣的博友查看原文。 声明：本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习－技术共享平台，尊重原创，欢迎感兴趣的博友查看原文。 写在前面 记得在《Pattern Recognition And Machi ...
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2016-05-21 15:49:08
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原文地址：http://www.mimno.org/articles/ml-learn/ written by david mimno 原文地址：http://www.mimno.org/articles/ml-learn/ written by david mimno One of my stud ...
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2016-05-20 11:46:17
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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（必须离散化）和标称型。决策树创建分支的伪代码函数createBranch()：检测数据集中的每个子项是否属于同一分类： If so return 类标签； Els... ...
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2016-05-20 11:41:48
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原文地址：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning)，相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋。然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是 ...
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2016-05-18 23:43:17
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Geoffery Hinton教授的Neuron Networks for Machine Learning的第六讲介绍了随机梯度下降法（SGD），并且介绍了加快学习速度的动量方法（the momentum method）、针对网络中每一个连接的自适应学习步长（adaptive learning rates for each connection）和RMSProp算法。这几个算法的难度很大，需要反复...
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2016-05-18 18:35:59
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1 基础 l Andrew NG 的 Machine Learning视频。 连接：主页，资料。 l 2.2008年Andrew Ng CS229 机器学习 当然基本方法没有太大变化，所以课件PDF可下载是优点。 中文字幕视频@网易公开课，英文版视频@youtube，课件PDF@Stanford l ...
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2016-05-16 09:30:24
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