摘要：原本Mac和Win系统各有优劣，但偏偏最近有人误导身边的朋友说“学编程肯定是Windows系统呀，Mac不行的”，又不给出有说服力的理由，于是我心有愤懑，正好趁机总结一下自己对于两种系统的使用体验，以说明使用不同系统的优势和劣势，而具体到底用什么系统，还待看官们自己甄别。（这里mac系统的电脑基本代 阅读全文
【总结】办公&编程&学习你可能需要这些小利器！
2018-07-07 14:33 by bluemapleman, 937 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：偶然想到自己从最开始的编程小白，什么都不懂，看啥啥新鲜的时期，到现在颇有“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的感觉，遂想整理一下这一路学习我个人发现的在办公、编程或者学新知识等方面针对可能遇到的各种情况，或者需要解决一些问题时比较好用的工具或者软件，既算是自己的一个总结，也希望能给正在碰到我曾经碰到相似 阅读全文
新闻推荐系统：基于内容的推荐算法（Recommender System：Content-based Recommendation）
2018-07-07 14:32 by bluemapleman, 5761 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：因为开发了一个新闻推荐系统的模块，在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法（Content Based Recommendation），于是借此机会，基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解，用尽量清晰明了的语言，结合算法和自己开发推荐模块本身，记录下这些过程，供自己回顾，也供大家参考~ 目录 阅读全文
Anomaly Detection-异常检测算法（Coursera-Ng-ML课程）
2018-07-07 14:31 by bluemapleman, 314 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：现实生活中有许多需要提前预防一些异常问题出现的情况，例如在飞机起飞前，对飞机各部分进行评估，看发动机等各个零件是否性能正常，若有潜在的问题（可能出现异常情况），则需要及时检修或更换。 那么我们如何去评估异常是否存在呢？ 利用联合概率分布~ [TOC] 联合概率分布 $X表示一系列随机变量\{X_1, 阅读全文
大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）
2018-07-07 14:29 by bluemapleman, 1601 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 [toc] 在大数据集上进行学习（Learning with Large Data Sets） 由于机器学习系统的性能表现往往要求其算法是low biased(在训练集上的训练误差小)，并且在尽可能 阅读全文
推荐系统（Recommender Systems）
2018-07-07 14:29 by bluemapleman, 1076 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记。 [toc] 基于内容的推荐（Content based recommendation） 问题表述 假设我们有如下评分矩阵（纵向为同一用户的评分对不同电影的评分，横向为不同用户对同一部电影的评分）： 阅读全文
图片OCR（Optical Character Recognition）
2018-07-07 14:28 by bluemapleman, 847 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：[toc] Photo OCR问题描述 随着网络上的图片的数量越来越多，读取图片上的文字成为了一个日益增强的需求。 按照photo ocr问题的各个处理流程，我们可以大致为不同的环节分配不同数量的人去进行。 滑动窗口（Sliding Windows） 文字检测和行人检测的差别： 行人由于其矩形的长宽 阅读全文
支持向量机（Support Vector Machine）
2018-07-07 14:28 by bluemapleman, 433 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：本博客是针对Andrew NG在Coursera上发布的Machine Learning课程SVM部分的学习笔记。 [toc] 前言 相比logistic regression和neural network，SVM作为一种可以学习到复杂非线性模型的学习算法，也是效果非常强大的，因此在工业界和学术界都 阅读全文
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）
2018-07-07 14:27 by bluemapleman, 9685 阅读, 1 推荐, 收藏, 编辑
摘要：本博客是基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章 贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记。 朴素贝叶斯分类器，顾名思义，是一种分类算法，且借助了贝叶斯定理。另外，它是一种生成模型（generative model），采用直接对联合概率P(x,c)建模，以获得目标概率值的方法。 [toc] 预备知识 先 阅读全文
集成学习（Ensemble Learning）
2018-07-07 14:25 by bluemapleman, 1415 阅读, 0 推荐, 收藏, 编辑
摘要：本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第8章 集成学习”部分内容的学习笔记。 [toc] 个体与集成 集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统（multi classifier system）”、基于委员会的学习（Committ 阅读全文