算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法，并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果，我觉得没有个八年十...
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2015-07-26 15:32:13
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一个Windows操作系统能够使用的pythonIDE
winPython下载地址：WinPython_2.7
传统的F-measure或平衡的F-score (F1 score)是精度和召回的调和平均值：F1=2precision?recallprecision+recallF_1 = 2\dfrac{precision * recall}{precision + recall}1.Cross...
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2015-07-24 22:38:04
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参考NB：高效、易实现；性能不一定高LR：对数据的假设少，适应性强，可用于在线学习；要求线性可分决策树：易解释，对数据线性与否无关；易过拟合，不支持在线RF：快速并且可扩展，参数少；可能过拟合SVM:高准确率、可处理非线性可分数据（可处理高维数据）；内存消耗大，难于解释，运行和调参麻烦
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2015-07-24 20:21:23
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本文主要参考了OpenCV的官方文档
http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/boosting.html
boosting算法是一个监督式机器学习算法，它解决的是一个二元分类问题。本文包括对算法思想的理解，不包含算法的数学推导。
目标检测就是用这个分类算法，把只含有目标的图片作为一类，不含有目标的作为另一类，然后训练分类器，进行检测的时候，输入...
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2015-07-24 10:46:24
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声明：本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理，原作者张萌，尊重原创。 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...
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2015-07-22 08:05:16
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转自csdn，加上一些自己的理解。基于特征化工程进行用户特征化，结合相关的机器学习算法对业务进行挖掘建模，在广告的精准投放、预测、风控等领域中应用的非常广泛。无论是有监督的学习分类算法，还是无监督的聚类也罢，都需要建立特征向量，对特征进行预处理；其中对于有监督的训练时，还需要进行样本的筛选。本章节讲...
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2015-07-17 20:42:49
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Apache Hadoop和Apache Spark 接下来谈多核机器、 PB级数据和任务，这跟所有从twitter提到的Java或重载机器学习算法类似。谈到Hadoop,不得不说这个应用广泛的框架及它的组 件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)、资源管...
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2015-07-13 12:29:55
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机器学习入门资源--汇总基本概念机器学习机器学习是近20多年兴起的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。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习...
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2015-07-06 23:19:23
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。可是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法。这些原始数据是一组符号，由于大多数算法期望的输入是固定长度的数...
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2015-07-01 13:39:28
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因为工作需要，开始了python的学习之旅。学习的主要内容包括python基础知识、python数据分析基础知识、numpy专题学习、基于python的机器学习算法实现。下面是系列笔记的一个大纲，希望朋友们多提意见和建议。【一】python基础知识python基础教程学习笔记---（1）基础语法py...
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2015-07-01 00:56:43
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