kNN算法原理 k最近邻（k-Nearest Neighbor）算法是比较简单的机器学习算法。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻（最相似）的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 kNN算法的步骤 第一阶段：确定k值（指最近的邻 ...
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2017-03-27 13:21:29
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引言：Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。本文选自《Python大战机器学习：数据科学家..
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2017-03-23 15:15:57
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机器学习算法可以说是不少的，如果死记硬背的话，只能当时记得推导过程和步骤，过一段时间就又想不起来了，只能依稀记得一些影子。所以，应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程。 我认为，最大似然估计和损失函数，就是机器学习算法的通用框架，是掌握机器学习算法的钥匙。 以下，用实际算法来证实这 ...
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2017-03-21 12:58:02
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？凸优化在数学优化中有着重要且特殊的身份。数学优化是一个广泛的话题，理解凸优化之前，请先理解线性优化。在机器学习算法中，已知的比如LogisticRegression,SVM,都与数学优化有关，在数学中，不存在无约束优化问题。比较常见的构建损失函数方法，从最简单的两个向量的二阶范数的平方(KNN,K ...
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2017-03-18 19:11:27
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这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。 项目地址： https://github.com/ayme ...
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2017-03-18 17:19:47
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在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”，掌握如下的几个概念：
什么是统计语言模型
神经概率语言模型的网络结构
CBOW模型和Skip-gram模型的网络结...
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2017-03-16 17:42:17
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3月9日14点，业内首个结合技术与应用的在线大数据技术峰会即将展开，届时6位阿里技术大咖与4位行业资深实践者将从技术与业务两个方面，与大家探讨大数据如何最快落地到实践。较为有看点的是： 最深入的实践：本次在线峰会上，6个阿里规模的大数据实践将被深入分享，包括大数据平台的性能调优、流式增量计算、持续发... ...
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2017-03-15 12:29:38
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大数据，咋一听起来都觉得很神秘，很高大上，从2013年开始听得越来越多，什么数据挖掘，数据分析、机器学习、算法，让我等听起来天马行空，雾里看花，有幸接触到了大数据项目，让我拨开云雾，原来大数据其实简单，真的简单，大量数据嘛，就是我们说的大数据，基于数据分析，获得有价值的信息。 目前我理解大数据，有数... ...
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2017-03-13 23:48:15
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K最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是最简单的机器学习算法之一。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该算法的功能有：从目标区域抽样计算欧式或马氏距 ...
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2017-03-13 10:15:28
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我们将学习如何系统地提升机器学习算法，告诉你学习算法何时做得不好，并描述如何'调试'你的学习算法和提高其性能的“最佳实践”。要优化机器学习算法，需要先了解可以在哪里做最大的改进。 我们将讨论如何理解具有多个部分的机器学习系统的性能，以及如何处理偏斜数据。 Evaluating a Hypothesi ...
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移动开发 时间：
2017-03-13 10:12:21
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