随笔分类 -  机器学习

小啃机器学习（1）-----ID3和C4.5决策树
摘要：第一部分：简介ID3和C4.5算法都是被Quinlan提出的，用于分类模型，也被叫做决策树。我们给一组数据，每一行数据都含有相同的结构，包含了一系列的attribute/value对。 其中一个属性代表了记录的类别。决策树的问题是对那些没有类别属性的记录预测出正确的类别。一般，类别属性取值为true... 阅读全文

posted @ 2014-04-27 12:05 板栗小羊 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑

论文阅读（2013-1）----深度学习的昨天，今天和明天
摘要：这是针对当下比较热门的深度学习（DL）的一篇综述。机器学习是人工只能领域的一个重要学科。 什么是机器学习？机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做出智能识别或者对未来做出预测。 机器学习的两次浪潮 （1）浅层学习。1980年代，反向传播算法（BP）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计的机器学习浪潮，这种基于统计的机器学习方法对过去基于人工规则的系统，在很多方面具有优越性。1990年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出。比如支持向量机，Boosting，最大熵等，这些模型可以看成带有一层隐层节点（SVM，Boosting）或没有隐层节点（L... 阅读全文

posted @ 2013-07-09 15:40 板栗小羊 阅读(643) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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