分类模型如下： 回归问题：学习的结果是连续的，比如房价等等
分类问题：学习的结果是非连续的，分成某几个类
梯度下降例子：
：条件：
对于输入X有n个特征值。X = {x1,x2,x3,x4,.......,xnx_1, x_2, x_3, x_4, ....... ,x_n}
一共有m组输入。X1,X2,......,XmX_1, X_2, ...... , X_m
结果：
根据给出的数据得到函数...
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2015-06-20 17:06:49
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聚类算法，无监督学习的范畴，没有明确的类别信息。 给定n个训练样本{x1，x2，x3，...，xn} kmeans算法过程描述如下所示：1.创建k个点作为起始质心点，c1，c2，...，ck2.重复以下过程直到收敛 遍历所有样本xi 遍历所有质心cj 记录质心与...
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2015-06-19 18:35:39
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分类模型如下： 回归问题：学习的结果是连续的，比如房价等等
分类问题：学习的结果是非连续的，分成某几个类
回归问题(Regression)例子：
：条件：
对于输入X有n个特征值。X = {x1,x2,x3,x4,.......,xnx_1, x_2, x_3, x_4, ....... ,x_n}
一共有m组输入。X1,X2,......,XmX_1, X_2, ...... , X_m
结果：...
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2015-06-19 10:40:03
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前话:最近一直想学机器学习的东西,无奈自己的书太多但无法专心看一本,纯理论的东西看了感觉不记下来就忘记类,所以我想理论学习和实践一起.所以最近想把机器学习实战这本书看完,并做好记录.加油.!~一:什么是监督学习?监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其...
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2015-06-15 21:43:04
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机器学习主要分为有监督学习和无监督学习两种。接下来我详细的给大家介绍一下这两种方法的概念和区别。监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的...
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2015-06-12 16:48:51
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Kmeans是机器学习中最经典的无监督学习聚类算法，本文复习了无监督学习定义和Kmeans算法，然后提出了一种基于Kmeans算法的图像压缩方案，并给出了其在Matlab中的实现...
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2015-06-08 10:00:03
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最近想研究下深度学习，一开始就看UFLDL(unsuprisedfeature learning and deep learning)教程了，特将课后习题答案放在这里，作为一个笔记。
笔记：
1：自编码算法是一个无监督学习算法，它通过学习hw,b(x) = x,
因此最后的outputlayer单元数与inputlayer单元数量相等，而中间的hiddenlayer可以很大，这是加个稀疏惩罚...
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2015-06-07 21:39:08
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垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现...
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2015-06-07 12:38:08
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1、数据挖掘与机器学习的关系 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切。 机器学习方法构成数据挖掘的核心，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务。2、数据挖掘与机器学习的概念 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程，这个寻找过程必须是自动的或半自动的，并且...
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2015-06-04 15:13:36
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引文： k均值算法是一种聚类算法，所谓聚类，他是一种无监督学习，将相似的对象归到同一个蔟中。蔟内的对象越相似，聚类的效果越好。聚类和分类最大的不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。因为其产生的结果和分类相同，而只是类别没有预先定义。算法的目的： 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）K-均值聚类
优点：容易实现
缺点：可能收敛到局部最...
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编程语言 时间：
2015-06-03 15:55:40
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