试读及购买链接《机器学习实践指南：案例应用解析》是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包括算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特点，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅入深以全新的角度诠释机器学习。前 言第一部分 准...
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2015-02-18 15:14:42
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参考资料：http://blog.csdn.net/zone_programming/article/details/42032309
更多数据挖掘代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
GSP算法是序列模式挖掘算法的一种，他是一种类Apriori的一种，整个过程与Apriori算法比较类似，不过在细节上会略有不同，在下...
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2015-02-10 11:28:13
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C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法，相比于ID3算法，改进有如下几个要点：用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵（entropy， 熵是一种不纯度度量准则），也就是熵的变化值，...
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2015-02-06 14:52:18
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hey~~~guys
之前我完成了Coursera的斯坦福的machine learning，作业地址在这里
普林斯顿算法下还没来得及传上去，目前在这里
普林斯顿算法上还在进行中，作业在这里
关于课程的一些总结在这里
希望大家github多粉粉我 TAT~~~...
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2015-01-28 16:00:20
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学习机器学习算法真的是一件令人头疼的事，我们有那么多的论文、书籍、网站可以参考，它们或是精炼的数学描述（mathematically），或是一步一步的文本介绍(textually)。如果你足够幸运，可能还会找到一些伪代码。如果人品爆发，甚至会被告知如何安装。但是，全靠人品毕竟不是长久之计，详尽的算法...
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2015-01-28 13:00:38
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Stanford机器学习课程笔记——神经网络的表示
1. 为什么要引入神经网络
其实这个问题等价与神经网络和之前的回归模型有什么区别，如果你没有学过其他机器学习算法的话。这个问题可以通过一个例子来说明：如果样本都是60*60的图像，那么每个样本的特征维数都是3600个，使用前面讲的线性回归模型，那么需要建立的参数个数就有3600的；如果是非线性回归模型，还要考虑高次项...
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2015-01-28 11:10:41
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DeepLearning tutorial（2）机器学习算法在训练过程中保存参数
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019
参考：pickle — Python object serialization、DeepLearning
Getting starte...
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2015-01-27 09:29:18
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机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。
一、kNN算法的工作原理
二、适用情况
三、算法实例及讲解
---1.收集数据
---2.准备数据
---3.设计算法分析数据
---4.测试算法
一、kNN算法的工作原理
官方解释：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每个数据都存在标签，即我们知道样...
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2015-01-26 15:11:47
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原文连接：https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/摘要：伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群，我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行。在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战。本文探讨了如何在一个Hadoop...
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2015-01-22 17:03:18
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