作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁任何形式转载。 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个进展迅速的分支。Google下围棋的AlphaGo就采用了深度学习算法，从而让机器学习算法广受关注。这里是我对深度学习常用库的一个调研总结。 基 ...
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2017-01-25 12:31:21
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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一 ...
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2017-01-22 12:01:32
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常用Python机器学习包 Numpy：用于科学计算的包 Pandas：提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具 Scipy：用于数学，科学工程的软件 StatsModels：用于探索数据、估计统计模型、统计检验 Scikit-learn：提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析 matpl ...
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2017-01-14 13:39:40
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（上接第二章） 4.3.1 KMeans 算法流程 算法的过程如下： （1）从N个数据文档随机选取K个文档作为质心 （2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 （3）重新计算已经得到的各个类的质心 （4）迭代（2）~（3）步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值，算法结 ...
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2017-01-05 17:54:31
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SV ...
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2017-01-05 16:54:17
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（上接第三章） 3.4 Scikit-Learn与回归树 3.4.1 回归算法原理 在预测中，CART使用最小剩余方差（squared Residuals Minimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策树将数据集切分成很多子模型数据，然后 ...
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2017-01-04 18:34:00
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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍 ...
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编程语言 时间：
2016-12-30 02:20:33
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（上接第二章） 2.3 分类算法：朴素贝叶斯 2.3.1 贝叶斯公式推导（略） 分类的流程： 第一阶段：训练数据生成训练样本集：TF-IDF 第二阶段：对每个类别计算p（yi）。 第三个阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率 第四个阶段：对每个类别计算P(x|yi)P（yi）。 第五个阶段：以P ...
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2016-12-29 19:24:43
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CXCORE库： Mahalanobis距离: K均值: CV库： 人脸检测/Haar分类器 ML库： 正态朴素贝叶斯分类器： 决策树： Boosting: 随机森林： EM算法： K近邻（KNN）： 神经网络/多层感知器： 支持向量机（SVM）： ...
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2016-12-27 00:00:25
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（上接第一章） 1.2.5 Linalg线性代数库 在矩阵的基本运算基础之上，NumPy的Linalg库可以满足大多数的线性代数运算。 .矩阵的行列式 .矩阵的逆 .矩阵的对称 .矩阵的秩 .可逆矩阵求解线性方程 1.矩阵的行列式 2.矩阵的逆 3.矩阵的对称 4.矩阵的秩 5.可逆矩阵求解 资料来 ...
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2016-12-26 12:07:15
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