machine learning (2)Linear regression with one variable = univariate linear regression: 由一个输入变量预测出一个output (regression problem预测连续的值). ...
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2015-05-15 13:34:22
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Overfitting & RegularizationThe Problem of overfittingA common issue in machine learning or mathematical modeling is overfitting, which occurs when yo...
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2015-05-14 20:07:26
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[Ref:http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning]Definition:a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high-level ...
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2015-05-13 21:31:14
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分布式框架Spark下实现逻辑回归，先附上源码，方法细节后续补充。
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2015-05-13 19:31:24
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线性回归的Spark/Python实现，具体细节后续补充。
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2015-05-13 18:48:31
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。...
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2015-05-10 17:23:37
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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。统计学习也称为统计机器学习（statical machine learning）.统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等组成。统...
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2015-05-10 00:49:46
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本系列文章允许转载，转载请保留全文！【总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html1. 泊松回归 (Poisson Regression)在生活中，经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模，例如癌症、火灾等。假设向量x表示引...
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2015-05-09 16:17:22
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ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKSWe recently interviewed Reza Zadeh (@Reza_Zadeh). Reza is a Consulting Prof...
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2015-05-08 23:22:58
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事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。...
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2015-05-08 18:10:52
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