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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2015-06-03 15:55:40
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引文：由于之前讲过了朴素贝叶斯的理论Stanford机器学习[第五讲]-生成学习算法第四部分，同时朴素贝叶斯的算法实现也讲过了，见机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现。那么这节课打算讲解一下朴素贝叶斯算法的具体计算流程，通过一个具体的实例来讲解。PS：为了专注于某一个细节，本章节只抽取了视频的一部分来讲解，只讲解一个贝叶斯算法的计算流程，关于视频里面的具体内容请参考下面的视频链接。讲解的实例是一...
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编程语言 时间：
2015-06-01 18:56:18
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1.本次课程大纲
局部加权回归： 线性回归的变化版本
Probability interpretation：另一种可能的对于线性回归的解释
Logistic回归： 基于2的一个分类算法
感知器算法： 对于3的延伸，简要讲
牛顿方法（用来对logistic进行拟合的算法，这节课没讲）
2.过拟合与欠拟合的距离评估房子的价格，假设三种拟合算法：
（1）X1=size, 拟合出一条线性曲线；
（2）x...
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其他好文 时间：
2015-05-29 23:16:50
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引文：前面提到的K最近邻算法和决策树算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感
适用数据类型：标称型数据。
朴素贝叶斯的一般过程
收集数据：可以使用任何方式
准备数据：需要数...
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编程语言 时间：
2015-05-28 14:09:46
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本文测试的Spark版本是1.3.1在使用Spark的机器学习算法库之前，需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型特征向量Vector：Vector的概念是和数学中的向量是一样的，通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组
Vector分为两种，分别是密集型和稀疏型
创建方式如下： val array:Array[Double] = ...
val vector...
Here is a nicely complied list of machine learning algorithm cheat sheets. Flowcharts are probably the most efficient way to learn how to do machine l...
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编程语言 时间：
2015-05-27 13:38:02
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由于自己在日常的工作中需要使用到python语言，主要是做数据分析和机器学习算法的实现，因此开始学习python这门语言。根据网友和豆瓣评论，自己选择使用了教材《python简明教程》、《python基础教程》、《利用python进行数据分析》。第一本主要是做入门使用，第二本是系统学习python语...
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编程语言 时间：
2015-05-25 08:33:42
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（此文章同时发表在本人微信公众号“dotNET每日精华文章”，欢迎右边二维码来关注。) 题记：机器学习无疑是现在一个高大上的热点，而且微软在Azure提供了机器学习的服务。那么如何更快找到正确的机器学习算法呢？微软也给大家提供了建议。 随着大数据的深入应用，机器学习也从学术界逐步走入到工业界，现在电...
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编程语言 时间：
2015-05-24 23:15:45
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【编者按】深度学习在最近两年非常火爆，但深度学习能否取代其他机器学习算法?纽约大学研究生Ran Bi根据Quora上的一个讨论总结了不同的观点，CSDN编辑将其翻译如下，并加上一些国内人工智能专家的观点，供大家参考。 深度学习迅速地成长起来了，并且以其疯狂的实证结果着实令我们惊奇。Quora上...
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编程语言 时间：
2015-05-20 20:11:55
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机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充）学习速率（learning rate，η）运用梯度下降算法进...
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编程语言 时间：
2015-05-19 22:23:04
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