http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accura ...
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2017-02-22 21:08:00
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C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，...
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2017-02-21 11:54:20
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R语言︱决策树族——随机森林算法 笔者寄语：有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?》（作者Bio：SebastianRaschka）中提到，在日常机器学习工作或学习中，当我们遇到有监督学习相关问题时，不妨考虑下先用简单的假设空间（简单模型集合），例如线性模型逻辑回归。若效果不好，也 ...
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2017-02-19 18:29:33
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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例） 笔者寄语：本文中大多内容来自《数据挖掘之道》，本文为读书笔记。在刚刚接触机器学习的时候，觉得在监督学习之后，做一个混淆矩阵就已经足够，但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率。需要完整的评价模型的 ...
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2017-02-19 18:06:10
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有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式。 某种程度上因为它是元算法，也就是说它会是几种分类器的组合。这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了。 组合的方式有多种，可能是不同分类算法的分类器，可能是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等... ...
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2017-01-19 10:24:43
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本人从2017年起，开始涉猎机器学习。作为入门，首先学习的是斯坦福大学Andrew Ng(吴恩达)教授的Coursera课程 2 单变量线性回归 线性回归属于监督学习(Supervise Learning)，就是Right answer is given。 课程中，举了一个估计房产价格的例子，在此， ...
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2017-01-16 13:02:46
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我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。但是在现实生活的很多场景中，标记样本的获取是比较困难的，这需要领域内的专家来进行人工标注，所花费的时间成本和经济成本都是很大的。而且，如果训练样本的规模过于庞大，训练的时间花费也会比较多。那么有没有办法，能够使用较 ...
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2017-01-15 19:22:36
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聚类: 聚类是一个无监督学习问题，我们基于相似的特性将数据分组成多个子集。聚类通常用于探索性分析或者作为分层监督学习管道（每个簇训练不同的分类或者回归模型）的组件。 MLlib支持下面的几个模型： K均值(K-means) 高斯混合(Gaussian mixture) 幂迭代聚类(Power ite ...
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2017-01-09 17:56:40
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监督学习,supervisedlearning无监督学习,unsupervisedlearning分类,classificat回归,regression降维,dimensionalityreduction聚类,clustering特征向量,featurevector编译语言,compliedlanguages解释型语言,interpretedlanguages解释器,interpreter布尔值,boolean元组,tuple算术..
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2017-01-05 19:01:42
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新的神经网络架构随时随地都在出现，DCIGN，IiLSTM，DCGAN~ 1. 前向传播网络（FF 或 FFNN） 非常直接，它们从前往后传输信息（分别是输入和输出）。神经网络通常都有很多层，包括输入层、隐藏层、输出层。单独一层不会有连接，一般相邻的两层是全部相连的（每一层的每个神经元都与另一层的每 ...
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2016-12-28 14:40:06
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