Mitchell》

朴素贝叶斯算法

作者：phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：[email protected]本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell
ustcxcl·2013-12-06 14:13

朴素贝叶斯算法

作者：phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：[email protected]本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell
ustcxcl·2013-12-06 14:13

（EM算法）The EM Algorithm

EM是我最近想深入学习的算法，在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。
ustcxcl·2013-12-04 10:07

（EM算法）The EM Algorithm

       EM是我最近想深入学习的算法，在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式      回顾优化理论中的一些概念。
ustcxcl·2013-12-04 10:07

Tri-training, 协同训练算法

本个帖子继半监督学习算法（http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496155.html）最初的协同训练算法(或称为标准协同训练算法)是A.Blum和T.Mitchell
Savitch·2013-10-15 10:40

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）

：作者：phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：[email protected]本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell
diemeng1119·2013-10-14 19:00

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法

原文：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.htmlPreface       本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell
u010064842·2013-10-04 00:00

1 绪论

TomM.Mitchell.机器学习[M].北京：机械工业出版社，2003机器学习的目标是：通过经验，得到一个能提高计算机处理性能的函数。通过增加假设简化问题，减少计算量。
pouloghost·2013-09-17 21:00

浅谈软件体系结构在项目中的作用

记得几年前在别人的微博上看到Mitchell Kapor的这么一句：软件缺乏可用性以及糟糕的程序设计是软件业不愿公开的羞耻。
zretc·2013-09-13 15:52

一个简单的遗传算法的应用实例（java代码）

求下述二元函数的最大值：下参考Mitchell《机器学习》中的遗传算法解决上面问题的java代码如下：importjava.lang.Math; importjava.util.ArrayList; importjava.util.List
Allenalex·2013-09-05 17:00

机器学习资料推荐

1:斯坦福大学视频(作为入门教程，网易有中文字幕，而且讲义也有翻译版本）20集+200左右讲义2：机器学习TomM.Mitchell(虽然出版10多年，但是通俗易懂的内容，让读者对机器学习更加了解）280
lefter1986·2013-08-08 22:00

EM(Expectation-Maximization)算法

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
glb562000520·2013-07-13 09:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jens
memray·2013-06-26 00:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
ncztc·2013-05-24 13:00

美国即将成为石油自主国家

John Mitchell is an oil market analyst at
oywl2008·2013-05-23 23:00

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）

phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：[email protected] Preface      本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell
zhubo22·2013-03-25 22:00

Mitchell机器学习-基于实例的学习

1.简介消极学习方法不是根据样本建立一般化的目标函数并确定其参数，而是简单地把训练样例存储起来，直到需要分类新的实例时才分析其与所存储样例的关系，据此确定新实例的目标函数值。最近邻法与局部加权回归法根据邻近的样例对新实例分类径向基函数/核函数法介于局部加权回归和神经网络之间的方法基于案例的推理使用符号表示的基于知识的推理方法2.k-近邻算法选出距离新实例最近的k个样例，包含上述k个样例中个数最多的
mandalaqaz·2013-03-24 07:39

机器学习–课程笔记–01

Introduction推荐书目Tom.M.Mitchell--MachineLearningMitchell是machinelearning的开创者全书偏向理论，基本的方法。
runfeel·2013-03-02 22:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。
王国龙_成长·2013-03-01 22:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
w28971023·2013-01-29 22:00

EM算法原理

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
junnan321·2013-01-08 22:00

Java接口 的理解和使用方法

作者：JohnD.Mitchell在MS-Windows或者X-Window系统的事件驱动模型中，当某些事件发生的时候，开发人员已经熟悉通过传递函数指针来调用处理方法。
BELLSONG·2012-12-11 09:00

Stanford机器学习系列之一：机器学习基本概念

机器学习（Tom Mitchell，1998）：如果计算机程序对于任务T的性能度量P通过经验E得到了提高，则认为此程序对E进行了学习。 2.
wsql·2012-12-08 23:00

贝叶斯学习的理论

Preface     本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。
zhubo22·2012-11-17 21:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
haidao2009·2012-11-13 15:00

（EM算法）The EM Algorithm

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等
windshg·2012-11-13 11:00

EM算法[The EM Algorithm]

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
wolenski·2012-09-16 09:00

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类(一)

 Preface       本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell的《机器学习》书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。
蒙面考拉·2012-09-07 14:00

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类Preface       本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料
奇淫巧计·2012-09-07 14:00

[Mitchell 机器学习读书笔记]——人工神经网络

1、简介神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。在现实中，学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)是最有效的方法。反向学习传播算法已经在很多领域中取得了成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语和学习识别人脸。人工神经网络的研究在一定程度上受到生物学的启发，因为生物学的学习系统是由相互连
aivin24·2012-08-31 18:53

[Mitchell 机器学习读书笔记]——人工神经网络

1、简介     神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法。在现实中，学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)是最有效的方法。反向学习传播算法已经在很多领域中取得了成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语和学习识别人脸。     人工神经网络的研究在一定程度上受到生物学的启发，因为生物学
AIvin24·2012-08-31 18:00

[Mitchell 机器学习读书笔记]——决策树学习

1、简介       决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在统计学、数据挖掘、机器学习等领域都有应用。利用已有的数据样例集合，学习构造一颗决策树，便于以后预测目标数据的取值（比如分类时的类别等），这种决策树有时也被称作类别树或回归树。2、决策树表示     决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子节点即为实例所属的分类。          下图画出了一颗典型的学习到的决策树
AIvin24·2012-08-20 16:00

[Mitchell 机器学习读书笔记]——概念学习、偏序结构

     从特殊的训练样例中归纳出一般函数式机器学习的中心问题。为了获得一个合适的假设，需要在假设空间上搜索以便得到结果，而假设空间本身形成一种自然的结构——即一般到特殊的特殊偏序结构。 1、简介     许多机器学习问题涉及到从特殊训练样例中得到一般概念。比如日常生活中学习到的一些概念和类别包括：鸟类、汽车、勤奋的学习等。如果给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注，怎样自动推断出该概念
AIvin24·2012-08-18 16:00

[Mitchell 机器学习读书笔记]——机器学习基本概念

1、学习问题    机器学习中对于学习有一个准确的定义：对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在经验E中学习。例如：对于识别手写文字问题，任务T是识别和分类图像中的手写文字，性能标准P就是分类的正确率，训练经验E为已知分类的手写文字数据库。这里对于学习的定义与我们日常生活中的学习基本相一致，将学习过程抽象出来，有助于我们抓住
AIvin24·2012-08-17 16:00

Vagrant作者分享开源体会

Mitchell在其博客上，分享了开发开源软件的经验和心得，这里不仅仅是技术，还有如何做一个好的开源项目维护者，以及如何推广自己的产品。第一块是开源软件文化——适用大部分开源软件
·2012-05-04 08:00

Vagrant作者分享开源体会

Mitchell在其博客上，分享了开发开源软件的经验和心得，这里不仅仅是技术，还有如何做一个好的开源项目维护者，以及如何推广自己的产品。\第一块是开源软件文化——适用大部分开源软
昵称4·2012-05-04 03:00

Vagrant作者分享开源体会

Mitchell在其博客上，分享了开发开源软件的经验和心得，这里不仅仅是技术，还有如何做一个好的开源项目维护者，以及如何推广自己的产品。第一块是开源软件文化——适用大部分开源软件
李湃·2012-05-04 00:00

从开源软件开发中体会到的心得

近日，Mitchell撰文讲述了在开发Vagrant的过程中学到的有关开源软件开发的一些心得。以下为原文文章：把Vagrant做成一个相当成功的开源项目，这花费了我不少时间。但我从中也学到很多。
szu030606·2012-05-03 22:00

EM算法

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，
wangran51·2012-03-14 22:00

EM算法

在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。
vergilwang·2012-03-14 22:00

RealTime Synthesis and Rendering of Ocean Water

http://ati.amd.com/developer/Mitchell-Real-Time_Synthesis_and_Rendering_of_Ocean_Water(ATITR_Apr05).pdffeature
彭博·2012-03-09 14:00

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）

phinecos（洞庭散人）Blog：http://phinecos.cnblogs.com/Email：[email protected] Preface       本文缘起于最近在读的一本书--TomM.Mitchell
wangzhiqing3·2011-12-13 18:00

Mitchell Harper：大学里的软件工程师教育简直是在浪费时间

MitchHarper，BigCommerce.com联合创始人，在最近一期的《悉尼先驱晨报》中提到，大学里对于软件工程师的培养方式，可能是一种错误的引导方式。依照Harper（一位没有大学学历的自学成才的软件工程师）所说：大学里的教育会使学生们在毫无准备的情况下，去面对一个软件工程师所要面临的现实。同时，他还对这种观点进行了阐述：（澳大利亚的）创业团队需要那种能够立即开始工作的人，这些人熟练掌握
Michael Stal·2011-11-17 00:00

Mitchell Harper：大学里的软件工程师教育简直是在浪费时间

MitchHarper，BigCommerce.com联合创始人，在最近一期的《悉尼先驱晨报》中提到，大学里对于软件工程师的培养方式，可能是一种错误的引导方式。依照Harper（一位没有大学学历的自学成才的软件工程师）所说：大学里的教育会使学生们在毫无准备的情况下，去面对一个软件工程师所要面临的现实。同时，他还对这种观点进行了阐述：（澳大利亚的）创业团队需要那种能够立即开始工作的人，这些人熟练掌握
Michael Stal·2011-11-17 00:00

云GIS、公众GIS与移动GIS

Robert L.Mitchell近日采访Esri总裁杰克•丹杰蒙德（Jack Dangermond），丹杰蒙德先生谈到：在他创办Esri 40多年后，GIS正在突破传统界限，力求在客户和企业领域开辟一片新天地
iwebcode·2011-11-09 11:00

EM算法介绍

          在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。
yclzh0522·2011-10-24 15:00

黑盒运维转型为白盒运维

\Mitchell的路线图目标在于保持应用程序（和环境）稳定，同时支持加快的反馈周期，和更加快速的部署周期。这份路线图
昵称4·2011-10-20 05:00

黑盒运维转型为白盒运维

Mitchell的路线图目标在于保持应用程序（和环境）稳定，同时支持加快的反馈周期，和更加快速的部署周期。这份路线图由
Manuel Pais·2011-10-20 00:00

黑盒运维转型为白盒运维

Mitchell的路线图目标在于保持应用程序（和环境）稳定，同时支持加快的反馈周期，和更加快速的部署周期。这份路线图由
Manuel Pais·2011-10-20 00:00

overfitting(过度拟合)的概念

----《MachineLearning》TomM.Mitchell例：如图所示可以看出在a中虽然完全的拟合了样本数据，但对于b中的测试数据分类准确度很差。
B_H_L·2011-10-08 15:00
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