我们先看计算机科学有哪些子领域。学术领域有：计算理论信息和编码理论算法和数据结构形式化方法程序设计语言实践领域有：计算机体系结构并行计算和分布式系统实时系统和嵌入式系统操作系统计算机网络科学计算安全性和密码学人工智能（模式识别、机器学习、数据挖掘、信息提取）计算机图形学、计算机视觉、多媒体数据库和大...
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2014-10-01 19:07:11
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
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2014-10-01 13:19:01
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Weka算法Clusterers-Xmeans源码分析...
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2014-10-01 01:33:50
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支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有..
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2014-10-01 01:07:40
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和晨枫老大在这个帖子里关于工程科研和工业实践的脱节从控制侃到了模式识别和机器学习，老大让俺写写。真让俺惶惶然啊!俺这土鳖来在了(liao3)西西河，那就是学习来了，潜水看老大们的帖子为主，偶尔发言也不敢谈专业，怕贻笑大方。不过老大既然说了，那我就来试着说说我所理解的这方面的概念关系，可能也能说到方法...
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2014-09-30 06:03:12
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《机器学习实战》终于到手了，开始学习了。由于本人python学的比较挫，所以学习笔记里会有许多python的内容。1、 python及其各种插件的安装 由于我使用了win8.1 64位系统（正版的哦），所以像numpy 和 matploblib这种常用的插件不太好装，解决方案就是Anaconda-....
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2014-09-29 16:02:01
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由于最近在学习standford大学 Andrew Ng 大牛的机器学习视频，所以想对所学的方法做一个总结，后面所要讲到的算法主要是视频里面学到的机器学习领域常用的算法。在文中我们所要学的的算法主要有Linear Regression（线性回归），gradient descent（梯度下降法），n....
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2014-09-29 12:47:20
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概率论是机器学习基础，为了更好的理解机器学习中的一些算法，而每个机器学习问题的背后，都有一个求最优解的问题。这里用最浅显的语言描述概率论的基础知识用于求最优解问题的应用。
首先，联合概率p(x,y)表示两个事件同时发生的概率，而条件概率p(x|y)表示在已知事件y发生的情况下，事件x发生的概率。在机...
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2014-09-28 23:53:46
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由于最近在学习standford大学 Andrew Ng 大牛的机器学习视频，所以想对所学的方法做一个总结，后面所要讲到的算法主要是视频里面学到的机器学习领域常用的算法。在文中我们所要学的的算法主要有Linear Regression（线性回归），gradient descent（梯度下降法），no...
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2014-09-28 22:59:05
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