1决策树算法算法原理:1.决策树是一个预测模型,它代表的属性对象与属性值之间的一种映射关系。2.决策树是一种树形结构，内部节点表示每个属性上的测试，每个分支代表一种测试输出，叶节点代表一种类别。3.决策树是一种监督学习方法，用于分类问题应用场景：1.实例是属性-值对表示的；2.可能需要析取描述；3....
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2015-04-07 17:29:13
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C4.5简介C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新..
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2015-03-31 20:22:13
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C4.5简介C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。由于I...
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2015-03-31 17:45:28
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原始的哈希方法和基于p-stable分布的哈希方法都是随机产生的，其效果受随机函数的限制并会产生动荡。本文中描述一种有监督学习的哈希方法，根据不同的数据学习到不同的哈希方法，相对于随机产生的方法具有较大的优势。本文介绍的方法的原始论文在[1]，名为KSH，即Kernel-Based Supervised Hashing。...
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2015-03-30 11:25:36
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本系列内容均来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些编程实现和学习笔记。第一章 Linear regression 1.线性回归线性回归是一种监督学习的方法。线性回归的主要想法是给出一系列数据，假设数据的拟合线性表达式为：如何求得参数θ成为...
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2015-03-28 12:47:22
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1. 何谓机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习的主要任务是分类，另一项任务是回归。监督学习：之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。（分类、回归）无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。（聚类、密度估计）监督学习： k-邻近算法、线....
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2015-03-16 16:08:39
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1. 何谓机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习的主要任务是分类，另一项任务是回归。监督学习：之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。（分类、回归）无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。（聚类、密度估计）监督学习： k-邻近算法、线....
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2015-03-11 22:55:29
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SVM1.概述?\Rightarrow brief introductionSVM全称Support_Vector_Machine,即支持向量机，是机器学习中的一种监督学习分类算法，一般用于二分类问题。对于线性可分的二分类问题，SVM可以直接求解，对于非线性可分问题，其也可以通过核函数将低维映射到高维空间从而转变为线性可分。对于多分类问题，SVM经过适当的转换，也能加以解决。相对于传统的分类算法如l...
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2015-03-05 00:26:34
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有了数据，剩下的就是流水线上的活：利用某种机器学习算法学习得到模型，在用模型进行预测，评价模型的性能。1 分割训练集和测试集Python的机器学习包sklearn非常强大，它不仅包含了不论监督学习、非监督学习的算法，同时包括了进行常用预处理和其他流程的函数。分割训练集和测试集的函数虽然很简单，但也包...
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2015-03-04 22:37:23
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转自： http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clu...
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2015-03-04 16:34:38
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