一、Mahout是什么？Mahout是Apache的一个开源项目（http://mahout.apache.org/），提供了机器学习领域的若干经典算法，以便开发人员快速构建机器学习和数据挖掘方面的应用。Mahout是基于Hadoop的。从名称上看也很有意思，Hadoop是一个大象的名字，而Maho...
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2014-08-07 03:04:39
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网易公开课，第12，13课 notes，7a, 7b，8 从这章开始，介绍无监督的算法 对于无监督，当然首先想到k means, 最典型也最简单，有需要直接看7a的讲义 Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians，那先回去复习一下Gaussian...
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2014-08-07 03:00:08
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在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法...
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2014-08-07 00:17:17
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机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。IrisIris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花...
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2014-08-07 00:15:56
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本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。C++计算机视觉CCV—基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac ...
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2014-08-06 22:53:02
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机器学习是什么？这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义，但是实际上，机器学习是由它所解决的问题定义的。因此，理解机器学习最好的方式是观察一些实例。首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例，然后讨论标准的机器学习问题的分类（命名系统），学习如何辨别一个问题是属于哪种标准案例。这样做的...
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2014-08-06 14:13:31
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序：
本系列是以NeuralNetwork and Deep Learning书为基础，加上自己的见解写得，第一次写系列，不好之处，请指出哦！接下来我们会先对神经网络有一个介绍，好让大家明白神经网络是一个什么东西。为了更好的进行学习，在后面会以识别数字为引导，让我们循序渐进学习吧！
先说些有的没的吧！有时候你会不会觉得人的视觉系统在这个世界上，是多么伟大的杰...
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2014-08-06 10:36:01
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事实上有许多的途径可以了解机器学习，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。机器学习的四个层次根据能力可以将学习过程分成四个阶段。这也是一个有助于我...
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2014-08-06 10:23:01
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ufldl学习笔记与编程作业：Logistic Regression（逻辑回归）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep ...
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2014-08-05 22:43:40
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ufldl学习笔记与编程作业：Vectorization（向量化/矢量化）
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其他机器学习的算法，可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了，教程加上matlab编程，就是完美啊。
新教程的地址是：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
ufldl出了新教程，感觉比之前的好，从基础讲起，系统清晰，又有编程实践。
在deep lea...
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2014-08-05 22:35:40
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