该文章转自深度学习微信公众号 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特 ...
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2016-07-08 21:33:33
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k-均值聚类是非监督学习的一种，输入必须指定聚簇中心个数k。k均值是基于相似度的聚类，为没有标签的一簇实例分为一类。 一 经典的k-均值聚类 思路： 1 随机创建k个质心（k必须指定，二维的很容易确定，可视化数据分布，直观确定即可）； 2 遍历数据集的每个实例，计算其到每个质心的相似度，这里也就是欧 ...
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2016-07-04 23:26:24
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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。
下面介绍用ID3算法构造决策树的过程(参考
http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/...
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2016-07-03 19:36:54
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聚类 和 k-means简单概括。 聚类是一种 无监督学习 问题，它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起。 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足： 同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 k ...
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2016-06-30 19:42:20
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七月算法4月机器学习算法班课程笔记——No.10
前言 与回归与分类不同，聚类是无监督学习算法，无监督指的是只需要数据，不需要标记结果，试图探索和发现一些模式。比如对用户购买模式的分析、图像颜色分割等。聚类算法的提出比较早，是数据挖掘的一个重要模块，可以对大量数据分类并概括出每一类的特点。目前也有很多种聚类算法，包括划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法等。实际生产中，很少有只用聚类算法的...
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2016-06-24 15:22:21
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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，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.R ...
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2016-06-23 15:52:13
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1.监督学习
回归算法通常用在监督学习中的学习算法，所以在讲回归之前，先来说说监督学习。
我们已经学习了很多的分类器设计方方法，如感知器、SVM等，他们的共同特点都是，根据给定的带有类别标签的样本，训练学习机器，然后使得机器能够对新来的无标签样本进行正确分类，像这种就属于监督模式识别，对学习机器来说就是监督学习。
举个栗子，就拿老师们讲课最喜欢用的预测房价的例子，图形表示监督学习的过程如下：...
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2016-06-17 17:22:37
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the differences are between the three types of learning（supervised, unsupervised and reinforcement） 监督学习、无监督学习和强化学习的区别 supervised learning sort of tak ...
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2016-06-17 09:45:24
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Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。...
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2016-06-12 02:56:22
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第4章 排序：智能收件箱 有监督学习与无监督学习：有监督学习已有明确的输出实例；无监督学习在开始处理数据时预先并没有已知的输出实例。 理论上邮件的优先级特征： 社交特征：收件人与发件人之间的交互程度 内容特征：收件人对邮件采取行为（回复、标记等）与某些特征词之间相关 线程特征：记录用户在当前线程下的 ...
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2016-06-10 21:34:44
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