回顾一些参数估计的方法，包括梯度下降算法和牛顿法及其扩展梯度下降算法(Gradient
Descent, GD)目的是优化参数，使得估计值与真实值的误差最小。试用于优化目标形式为:其中表示特征权重，表示样本的以维特征描述，为样本。1,
批梯度下降算法(batch gradient decent, B...
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2014-06-12 15:20:17
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摘要：近日，Robert
Seaton整理了100多个最有趣的数据集，其中包括Jeopardy真题，死囚的最后一句话，20万个Eclipse
Bug，足球比赛相关，柏拉图式的爱情，太阳系以外的行星，11.3万个恐怖事件等。【编者按】在数据爆发式增长的逼迫下，当下数据分析能力已得到长足的发展，机器学习...
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2014-06-11 09:25:52
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个人非常喜欢的机器学习、模式识别、推荐系统、人工智能、计算机视觉...
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2014-06-10 15:14:40
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转http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/8841644这一系列（机器学习的数学基础）主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结。基础知识：conjugate
priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数....
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2014-06-08 21:06:32
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最近的一些有趣链接的分享，包括科学，设计，机器学习等多个方面的。
例如：
1.在另一个星球上打印人类
2.偷听到外星人的星际通信
3.Yann LeCun在reddit上的问答
4.卖萌的水果
......
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2014-06-08 15:12:54
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决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。
决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策，通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。沿决策树从上到下遍历的过程中，在每个结点都会遇到一个测试，对每个结点上问题的不同的...
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2014-06-08 14:55:35
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在理解了我们须要解决的机器学习问题之后，我们能够思考一下我们须要收集什么数据以及我们能够用什么算法。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，非常有帮助。机器学习领域有非常多算法，然后每种算法又有非常多延伸，所以对于一个特定问题，怎样确定一个正确的算法是非常困难的。本文中我想给你们...
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2014-06-07 21:27:22
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