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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2016-09-12 22:44:05
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统计学习：统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，统计学习也成为统计机器人学习[1]。 统计学习分类：有监督学习与无监督学习[2]。 统计学习三要素：模型、策略与算法[1]。 统计学习的对象：统计学习的对象是数据。统计学习从数据出发，提取数据的特征，抽取 ...
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2016-09-11 12:46:44
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隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手...
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2016-09-06 09:11:09
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第一层、了解SVM 1.0、什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM，便得从分类说起。 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法(至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列Machine L&D ...
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2016-09-04 17:35:57
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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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4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算 ...
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2016-08-31 00:34:46
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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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课程设置和内容 视频课程分为20集，每集72-85分钟。实体课程大概一周2次，中间还穿插助教上的习题课，大概一个学期的课程。 内容涉及四大部分，分别是：监督学习（2-8集）、学习理论（9集-11集）、无监督学习（12-15集）、强化学习（16-20集）。监督学习和无监督学习，基本上是机器学习的二分法 ...
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2016-08-27 00:20:36
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1. 算法背景介绍 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习说白了很简单，就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。分类本质上就是一 ...
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2016-08-16 19:53:56
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K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。属于无监督学习中间接聚类方法中的动态聚类
流程：
1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心
2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中
3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心
4.检查...
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2016-08-15 20:54:54
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