10 2017 档案
摘要：一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广，Logistic回归是处理二分类问题的，而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Lo
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摘要：转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符
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摘要：转自：http://dataunion.org/11692.html 作者：张雨石 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 回到顶部 前言
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 关联分析领域的一些概念 Apriori算法基本原理 频繁项集检索实现思路与实现代码 关联规则学习实现思路与实现代码 小结 回到
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 - 剪枝 模型树 回归树 / 模型树的使用 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 - 剪枝 模型树 回归树 / 模型树的使用 小结 回到顶部 前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 基本线性回归解决方案 - 最小二乘法 最小二乘法的具体实现 局部加权线性回归 岭回归 具体方案的制定 小结 阅读目录 前言 基本线性回归解决方案 - 最小二乘法 最小二乘法的具体实现 局部加权线性回归 岭回归 具体方案的制定 小结 回到顶部 前言 本文将系统的介绍机器学习中
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) boost (提高任意给定学习算法精确度算法) vs bagging (自举汇聚法) AdaBoost 元算法的基本原理 基于单层决策树的 AdaBoost 元算法分类器实现 小结 阅读目录 前言 一种原始的元算法 -
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摘要：转自穆晨 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随机梯度上升 小结 阅读目录 前言 算法原理 回归分类器的形式 最佳回归系数的确定 基于梯度上升法的最佳回归参数拟合 拟合结果展示 更好的求最值方法 - 随
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摘要：转自：穆晨 阅读目录 前言 预备术语 算法原理 如何计算最优超平面 使用SMO - 高效优化算法求解 α 值 非线性可分情况的大致解决思路 小结 阅读目录 前言 预备术语 算法原理 如何计算最优超平面 使用SMO - 高效优化算法求解 α 值 非线性可分情况的大致解决思路 小结 回到顶部 前言 支持
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摘要：文章转自： wind_blast LDA(Latent dirichlet allocation)[1]是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语
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摘要：本文转自：v_JULY_v 0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学
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