摘要： 学习策略：间隔最大化（解凸二次规划的问题） 对于上图，如果采用感知机，可以找到无数条分界线区分正负类，SVM目的就是找到一个margin 最大的 classifier，因此这个分界线（超平面）一定是固定。假设a是正类，b是负类，那么a和b直接的距离就是ob-oa在直线l上的映射。我们假设a，... 阅读全文

摘要： 简单工厂： 首先先理解一下什么是“面向接口编程”，接口的作用。 接口：一种特殊的抽象类，里面只有方法的定义，没有具体的实现。定义的方法由具体的继承类实现，实现类也可以根据自身添加其他功能。 作用：接口用来定义实现类的外观，相当于一个契约，规定这个类该实现什么功能。具体如何实现不管。通过接口，可以实现... 阅读全文

摘要： 3、似然函数：我是这么理解的，比如说我们知道某个X的概率分布密度函数，但是这个概率分布有未知的参数，但是我想得到这个未知的参数θ，然后我们就通过很多个已知的变量，把这些概率分布密度函数乘起来，这个就是似然函数。 最大似然函数：知道似然函数后，我们就要求出这个未知参数，我们要求的这个参数应该使得... 阅读全文

摘要： static，final。（1）final： final：属于“终态”，意思就是不可以改变。可以修饰非抽象类，非抽象类的方法等。反正就是不能够再改变赋值了。 注意：1）fina类不能被继承，所以它没有子类。 2）final不能用于修饰构造方法。 3）final方法可以... 阅读全文

摘要： 似然函数：似然函数在形式上就概率密度函数。 似然函数用来估计某个参数。最大似然函数：就是求似然函数的最大值。 最大似然函数用于估计最好的参数。最小二乘法：它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。就是求 y=a1+a2x的系数。通过最小化误差的平方，然后求系数的偏导数，令导数为0，求... 阅读全文

摘要： 集成学习（Esemble learning） 在机器学习领域，如何根据观察数据学习一个精确的估计数据是一个主要问题。 通常，我们通过训练数据应用某个算法得出一个训练模型，然后使用评估数据来评估这个模型的预测正确率，最后如果我们可以接受这个正确率就使用该模型进行预测数据。通常我们将训练数据进行交叉... 阅读全文

摘要： import weka.core.*;import weka.classifiers.*;import weka.classifiers.meta.*;import weka.classifiers.trees.*;import java.io.*;/** * A little example fo... 阅读全文

摘要： 计算智能（Computational Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。智能计算只是一种经验化的计算机思考性程序。 计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计... 阅读全文

摘要： 感知机：就现在我理解的来看，感知机是最早被设计使用的人工神经网络的模型。感知机属于二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取值为+1和-1.感知机使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，把矩阵上的输入（实数值向量）映射到输出值上（一个二元的值）。是实数的表式... 阅读全文

摘要： 我们解决一个问题时，如果将该问题表示为一个函数f(x)，最优化问题就是求该函数的极小值。通过高等数学知识可以知道，如果该函数连续可导，就可以通过求导，计算导数＝0的点，来求出其极值。但现实问题中，如果f(x)不是连续可导的，就不能用这种方法了。最优化问题就是讨论这种情况。求最优解的问题可以分为两种：... 阅读全文