机器学习是AI领域的重要一门学科。前面我描述过，我计划从事的...
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2014-09-05 08:47:01
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别...
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2014-09-04 18:34:39
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虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。...
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2014-09-04 01:43:57
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深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；2）明确突出了特征学习...
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2014-09-03 19:40:57
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最近一直在学习hadoop一直没有梳理接触到的东西，常见算法分类：推荐系统（推荐引擎）：基于用户的协同过滤算法UserCF近邻算法，容易实现基于物品的协同过滤算法ItemCF速度快，容易实现分布式计算SlopeOne算法@Deprecatedatmahout0.8KNNLinearinterpolationitem–based推荐算?.
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2014-09-03 18:29:07
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在经历了数十年单纯作为专业学科的潜伏期之后，机器学习突然之间在技术前沿与核心领域赢得了一席之地、并开始作为业务工具呈现在我们面前。不过目前最大的难题是如何使其具备实效，特别是对于那些需要处理相关工作的开发人员与尚处在萌芽状态的数据科学家们。
为了找到答案，我们整理出了一些最为常见且具备实用价值的开源机器学习工具，通过今天的文章与各位朋友共享。
Python: 数据科学家们纷纷投身于Python...
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2014-09-03 07:19:36
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机器学习的目标：通过若干实例让机器学会完成任务。统计学是机器学习专家经常研究的一个领域。机器学习的方法不是瀑布式的过程，需要反复分析，探索，尝试。Python被作者认为是一种非常有效的建模语言。一个观点：算法不是最花时间的，花时间的是：1.读取和清洗数据。2.探索和理解输入数据。3.分析如何最好的将...
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2014-09-03 00:11:05
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当影响Y值的因素不唯一时，我们可以使用多元线性回归模型：...
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2014-09-02 01:35:34
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课程简介：
本视频为机器学习系列课程第5章。主要定量研究训练与测试之间的关系，并引入学习模型中的一个重要概念--断点。课程深入浅出，从正射线、正区间和凸集三个具体例子入手，寻找突破点，从而得出训练集与测试集的关系。...
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2014-09-01 19:38:03
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