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Linux
机器学习系列
机器学习系列
(5)_从白富美相亲看特征选择与预处理(上)
作者:龙心尘&&寒小阳时间:2016年1月。出处:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50471682http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xia
longxinchen_ml
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2016-01-06 21:00
机器学习
特征选择
特征工程
特征预处理
机器学习系列
(4)_机器学习算法一览,应用建议与解决思路
作者:寒小阳&&龙心尘时间:2016年1月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50471268声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之
longxinchen_ml
·
2016-01-06 19:00
算法
数据挖掘
机器学习
机器学习系列
(4)_机器学习算法一览,应用建议与解决思路
作者:寒小阳时间:2016年1月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写,详细的应
yaoqiang2011
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2016-01-06 15:00
机器学习
使用建议
算法一览
实际问题
机器学习系列
(4)_机器学习算法一览,应用建议与解决思路
作者:寒小阳时间:2016年1月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处1.引言提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写,详细的应
BradyZhu
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2016-01-06 15:00
机器学习系列
(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月。 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单:写完前两篇逻辑回归的介绍和各
qq_26898461
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2016-01-05 15:00
机器学习系列
(2)_从初等数学视角解读逻辑回归
一、引言前一篇文章《
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步》中主
qq_26898461
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2016-01-05 15:00
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步
转载自:
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步-寒小阳-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419作者:寒小阳
qq_26898461
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2016-01-05 15:00
机器学习入门系列二(关键词:多变量(非)线性回归,批处理,特征缩放,正规方程)
一、多变量的线性回归在#
机器学习系列
一#中,我们讨论了单变量的线性回归,而多变量的线性回归与单变量类似,一致内容就不再赘述了。
walegahaha
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2016-01-03 22:00
机器学习
批处理
线性回归
机器学习系列
:工具篇之 python:python3 与 python2 的区别
转载自http://www.cnblogs.com/codingmylife/archive/2010/06/06/1752807.htmlhttp://stackoverflow.com/questions/961162/reloading-module-giving-error-reload-is-not-definedhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python
noryes
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2015-12-19 23:00
可扩展机器学习——分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述-Spark分布式处理-线性回归(li
google19890102
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2015-12-14 19:00
机器学习
可扩展
可扩展机器学习——梯度下降(Gradient Descent)
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述-Spark分布式处理-线性回归(li
zhiyong_will
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2015-12-12 17:03
Machine
Learning
论文与材料的学习笔记
可扩展机器学习——梯度下降(Gradient Descent)
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述-Spark分布式处理-线性回归(li
google19890102
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2015-12-12 17:00
分布式
机器学习
可扩展机器学习——线性回归(linear Regression)
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述-Spark分布式处理-线性回归(li
zhiyong_will
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2015-12-12 17:44
Machine
Learning
论文与材料的学习笔记
可扩展机器学习——线性回归(linear Regression)
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述-Spark分布式处理-线性回归(li
google19890102
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2015-12-12 17:00
分布式
机器学习
可扩展机器学习——Spark分布式处理
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述Spark分布式处理线性回归(linearRegression)梯度下降(GradientDes
google19890102
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2015-12-01 13:00
spark
机器学习
可扩展机器学习——概述
可扩展
机器学习系列
主要包括以下几个部分:概述Spark分布式处理线性回归(linearRegression)梯度下降(GradientDes
google19890102
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2015-12-01 12:00
spark
机器学习
机器学习系列
-决策树
决策树分为两种:分类树和回归树,分别对离散和连续变量做决策; 使用决策树进行分类分为两步: 第 1 步:利用训练集建立并精化一棵决策树,建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识,进行机器学习的过程。 第 2 步:利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录,从根结点依次测试记录的属性值,直到到达某个叶结点,从
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2015-11-12 22:27
机器学习
机器学习系列
(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者:寒小阳&&龙心尘时间:2015年11月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢。1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(c
longxinchen_ml
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2015-11-12 13:00
机器学习
应用
机器学习系列
(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者:寒小阳&&龙心尘时间:2015年11月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单:写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解
BradyZhu
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2015-11-12 12:00
机器学习系列
(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者:寒小阳时间:2015年11月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单:写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解之后,我们
yaoqiang2011
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2015-11-12 12:00
数据挖掘
实际应用
逻辑回归
Kaggle
Titanic
机器学习系列
(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者:寒小阳&&龙心尘时间:2015年11月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1.引言先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单:写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解
iteye_2022
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2015-11-12 12:00
机器学习系列
丛书
【
机器学习系列
丛书】机器学习:实用案例解析(中文版,带完整书签) http://www.61icbbs.com/forum.php?
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2015-11-03 22:19
机器学习
就是要你明白
机器学习系列
--决策树算法之悲观剪枝算法(PEP)
前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树。解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支。常
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2015-10-27 11:13
机器学习
机器学习系列
(2)_从初等数学视角解读逻辑回归
一、引言前一篇文章《
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步》中主要介绍了逻辑
yaoqiang2011
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2015-10-22 13:00
机器学习
逻辑回归
几何意义
初等数学
直观描述
机器学习系列
(2)_用初等数学解读逻辑回归
一、引言前一篇文章《
机器学习系列
(1)逻辑回归初步》发表后意犹未尽,感
longxinchen_ml
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2015-10-20 22:00
数据挖掘
机器学习
分类
逻辑回归
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步
作者:寒小阳&& 龙心尘时间:2015年10月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419。http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49130931。声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法,它将数据拟合到
longxinchen_ml
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2015-10-14 20:00
机器学习
逻辑回归
分类问题
机器学习系列
(1)_逻辑回归初步
作者:寒小阳&& 龙心尘时间:2015年10月。出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419。声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢。1、总述逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法,它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中,从而能够完成对事件发生的概率进行预测。2、由来 要说逻辑回归,
yaoqiang2011
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2015-10-14 13:00
数据挖掘
机器学习
分类
逻辑回归
机器学习(三)线性回归和梯度下降法
文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/48931697回顾
机器学习系列
第一篇监督学习,回归属于监督学习。
lonelyrains
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2015-10-06 18:00
最大熵模型中的数学推导
无独有偶,重写KMP得益于今年4月个人组织的算法班,而动笔继续写这个
机器学习系列
,正得益于今年10月组织的机器学习班。10月26日机器学习班第6次
Un-Infinite
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2015-09-21 22:25
机器学习
最大熵模型中的数学推导
无独有偶,重写KMP得益于今年4月个人组织的算法班,而动笔继续写这个
机器学习系列
,正得益于今年10月组织的机器学习班。 10月26日机器学习
MrChen11
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2015-09-21 22:00
[置顶] “我爱智能”原创性博客索引
一)关于
机器学习系列
机器学习算法之决策树算法机器学习之实战朴素贝叶斯算法 机器学习之logistic回归与分类机器学习之logistic分类线性与非线性实验(续)关于神经网络:机器学习之从logistic
on2way
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2015-08-29 22:00
索引
博客
机器学习系列
:工具篇之 python:入门
工欲善其事,必先利其器! 机器学习的理论需要有编程语言才能得以实现,我选择python作为编程语言,网络上有篇不错的教程:python初级教程:入门详解。
noryes
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2015-08-29 02:00
python
机器学习
人工智能
机器学习系列
:序言
和机器学习结缘,是因为知乎上一项回答:为什么最近有很多名人,比如比尔盖茨,马斯克、霍金等,让人们警惕人工智能?,回答中关于人工智能的探讨、人类命运的终极思索,深深地触动了我。于是我就想从机器学习为切入点,来系统的研究AI这个无限宽广的题目。 我计划将我学习过程中遇到的各种问题、思路和一些有价值的资料分享出来,作为此系列文章的主题内容。本系列文章初步计划分为:工具篇、理论篇和实战篇三大部分,每
noryes
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2015-08-29 01:00
大数据、数据挖掘、机器学习资料整理
Ng
机器学习系列
补充:1、决策树算法ID3和C4.5-mmc2015的专栏-博
060
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2015-08-07 14:00
数据分析
机器学习
【
机器学习系列
】机器学习界大牛林达华推荐的书籍
RecommendedBooksHereisalistofbookswhichIhavereadandfeelitisworthrecommendingtofriendswhoareinterestedincomputerscience.MachineLearningPatternRecognitionandMachineLearningChristopherM.BishopAnewtreatme
Lu597203933
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2015-07-08 21:00
机器学习
书籍
Adaboost、SVM、LDA、贝叶斯网络、谱聚类等几篇博客的LaTeX文件下载
Adaboost、SVM、LDA、贝叶斯网络、谱聚类等几篇博客的LaTeX文件下载今年以前,在我自己的博客上写过一系列的
机器学习系列
文章,如下图所示:随后,微博上有一些朋友帮忙制作了latex版本(非常感谢
Airship
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2015-02-05 22:00
Ng
机器学习系列
补充:7、神经网络反向传播BP算法(Back Propagation)
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一个
mmc2015
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2015-01-14 11:00
Ng
机器学习系列
补充:6、集成学习算法AdaBoost(Adaptive Boosting)
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一个
mmc2015
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2015-01-10 15:00
Ng
机器学习系列
补充:4、关联分析算法FP_Growth
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一个
mmc2015
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2015-01-09 11:00
Ng
机器学习系列
补充:3、关联分析算法Apriori
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一
mmc2015
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2015-01-08 20:00
Ng
机器学习系列
补充:2、分类和回归树算法CART
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一个简单
mmc2015
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2015-01-08 16:00
Ng
机器学习系列
补充:1、决策树算法ID3和C4.5
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一
mmc2015
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2015-01-08 15:00
Ng
机器学习系列
补充:5、网页排名算法PageRank和文档排名算法DocRank
机器学习补充系列国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM,国际数据哇局会议)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,这里对他们做一个
mmc2015
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2015-01-06 15:00
【
机器学习系列
】
机器学习系列
资源
信息检索1. 《信息检索导论》官方网站,含教学课件等多个资源下载,网站地址:http://informationretrieval.org/机器学习1. 机器学习课程,课程地址:https://www.coursera.org/course/ml2.机器学习数学基础测试题,测试题地址:http://www.cs.cmu.edu/~aarti/Class/10701_Spring14/Intro_M
piaoxuefengqi
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2014-12-22 22:00
【
机器学习系列
】机器学习界大牛林达华推荐的书籍
机器学习推荐书籍目录(?)[-]RecommendedBooksMachineLearningPatternRecognitionandMachineLearningGraphicalModelsExponentialFamiliesandVariationalInferenceBigDataARevolutionThatWillTransformHowWeLiveWorkandThinkStat
adolph_chou
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2014-12-17 17:10
人工智能
机器学习
研发
最大熵模型中的数学推导
无独有偶,重写KMP得益于今年4月个人组织的算法班,而动笔继续写这个
机器学习系列
,正得益于今年10月组织的机器学习班。
v_JULY_v
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2014-10-27 16:57
30.Machine
L
&
Deep
Learning
机器学习十大算法系列
最大熵模型中的数学推导
无独有偶,重写KMP得益于今年4月个人组织的算法班,而动笔继续写这个
机器学习系列
,正得益于今年10月组织的机器学习班。
v_JULY_v
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2014-10-27 16:00
机器学习系列
(8):主成分分析(PCA)及白化(ZCA)
主成分分析(PCA)是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵,由n个样本(m维特征)组成。现要对X进行线性变换为另一个矩阵Y,使得Y消除了X各特征的相关性,即Y的协方差矩阵为对角矩阵(YY'为对角矩阵)。X变换到Y的线性变换公式为:Y=PX (1)则,YY’=PX(PX)’=PXX’P’ (2) 对XX’进行特征值分解,则XX’=QDQ-1
hanzihan123
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2014-07-31 17:00
机器学习
pca
主成分分析
白化
ZCA
[置顶] [
机器学习系列
] k-近邻算法(K–nearest neighbors)
C++withMachineLearning-K–nearestneighbors我本想写C++与人工智能,但是转念一想,人工智能范围太大了,我根本介绍不完也没能力介绍完,所以还是取了他的子集。我想这应该是一个有关机器学习的系列文章,我会不定期更新文章,希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教。本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如SimonHay
u013524455
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2014-07-17 16:00
机器学习系列
(7):Adaboosting算法和KNN算法
前言:Adaboosting算法核心:弱分类器以及不同权重的样本。分类正确,样本权重减少;分类错误,样本权重增加。 KNN算法核心:训练数据集以及距离(欧式距离或马氏距离)。计算训练数据与待测数据的距离,在最近的K个训练数据中,哪种标签的训练数据最多,则待测数据为该标签。 待续。。。正文: 参考资料: 1.小魏的修行路(挺简洁的!)http://blog.csdn.
hanzihan123
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2014-05-27 20:00
机器学习
knn
boosting
K-近邻算法
Adaboosting
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