摘要：
转自http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 当我第一遍看完台大的机器学习的视频的时候，我以为我理解了逻辑回归，可后来越看越迷糊，直到看到了这篇文章，豁然开朗 基本原理 Logistic Regression和Linear 阅读全文
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转自 http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 1. PageRank算法概述 PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。 是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年构建早期的搜索系统原型时 阅读全文
摘要：
转自 http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法：https://github.c 阅读全文
摘要：
对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得，其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当发f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与之间最多有ε的偏差，当 阅读全文
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常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点： 1.简单好用，容 阅读全文
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过拟合产生的原因： ①假设过于复杂②噪音数据③数据规模太小 解决过拟合的方案：数据清洗（将错误的lable纠正或者删除错误的数据），伪造更多的数据，正则化，验正 正则化--范数:转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 监督机器学 阅读全文
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他通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重，而降低那些被正确分类样本的权重，这样使得，那些没有得到正确分类的数据，由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注。在组合阶段，加大分类误差率小的 阅读全文
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国内外网站如果你想搜索比较新颖的机器学习资料或是文章，可以到以下网站中搜索，里面不仅包括了机器学习的内容，还有许多其它相关领域内容，如数据科学和云计算等。InfoWord：http://www.infoworld.com/reviews/Kdnuggets：http://www.kdnuggets. 阅读全文
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转自 http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/39054023 同朴素贝叶斯一样，高斯判别分析（Gaussian discriminant analysismodel, GDA）也是一种生成学习算法，在该模型中，我们假设y给定的情况下，x服从混 阅读全文
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马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。 考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N个状态中的一个，N个状态集合是 {S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn来表示系统在t=1,2,3,…n时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q取决于一 阅读全文