在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法，以及它们彼此之间的关系有..
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编程语言 时间：
2016-09-12 22:44:05
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SVM实现SVM在浅层学习时代是主流监督学习算法，在深度学习时代也往往作为最后一个预测层使用。本系列文章旨在讲解机器学习算法的工程实现方法，不在于推导数学原理。
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2016-09-01 09:25:59
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监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。 这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。 线性可分&线性不可分 首先，什么是线性分类问题？线性分类问题是指，根据标签确定的数据在其空间中的分布，可以使用一条直线（或者平面， ...
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2016-08-28 06:29:07
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http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html （转） 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 ...
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编程语言 时间：
2016-08-26 21:26:59
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机器学习算法——神经网络 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/18/2966041.html （转） 线性回归或者logistic回归问题理论上不是可以解决所有的回归和分类问题么，那么为什么还有其它各种各样的机器学习算法呢？比如这里马 ...
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2016-08-26 10:22:35
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1.交叉熵代价函数 2.正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout 3. 数据预处理 4.机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size 5.随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降 ...
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2016-08-22 21:41:51
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本文主要包括常见机器学习算法的实现，其中数学推导、原理、并行实现会给出链接。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各...
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2016-08-22 15:00:03
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近些年来，随着大数据、云计算、移动互联网、人工智能技术的兴起，“机器学习”成为了行业内炙手可热的一个名词。从通信互联网领域的专家，到各式各样的企业，甚至到普通的老百姓，都对“机器学习”技术略知一二。那么，机器学习到底是什么，它与我们常见的“人工智能”、“神经网络”、“数据挖掘“等相似概念都有什么关系 ...
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编程语言 时间：
2016-08-20 13:19:13
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偏好是无法度量的。 相比其他的机器学习算法，推荐引擎的输出更直观，更容易理解。 接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法。其中一章围绕推荐引擎展开，主要介绍音乐推荐。在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用，接着介绍一些机器学习的基本思想。 3.1 数据集 用户和艺术家的关系是 ...
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移动开发 时间：
2016-08-17 10:16:28
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一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法， 它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法 ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 C4.5 ...
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编程语言 时间：
2016-08-15 18:43:30
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137
