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  2015年5月1日
摘要: 1. 数据预处理阶段,判定冗余数据用到的相关性分析、协方差分析(统计分析):2. 关联规则中的支持度、置信度、相关性分析(概率分析): 阅读全文
posted @ 2015-05-01 21:55 fuleying 阅读(520) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年4月29日
摘要: 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系,我在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征。1.特征值: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,将一定可以表示成下面的形式:写成矩阵形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征... 阅读全文
posted @ 2015-04-29 16:24 fuleying 阅读(37926) 评论(2) 推荐(7) 编辑
摘要: 前言:如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导、求解、到算法最终的结果,都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推... 阅读全文
posted @ 2015-04-29 15:10 fuleying 阅读(1762) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、核所有经过变换矩阵后变成了零向量的向量组成的集合,通常用Ker(A)来表示。假设你是一个向量,有一个矩阵要来变换你,如果你不幸落入了这个矩阵的核里面,那么很遗憾转换后你就变成了虚无的零。特别指出的是,核实“变换”(Transform)中的概念,矩阵变换中有一个相似的概念叫“零空间”。有的材料在谈... 阅读全文
posted @ 2015-04-29 09:33 fuleying 阅读(22182) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。1. Test and training error:为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢:ESL图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。2. Under and overfitting... 阅读全文
posted @ 2015-04-29 08:56 fuleying 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年4月28日
摘要: 均值:描述的是样本集合的中间点。方差:描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均,一般是用来描述一维数据的。协方差:是一种用来度量两个随机变量关系的统计量。只能处理二维问题。计算协方差需要计算均值。如下式:方差与协方差的关系方差是用来度量单个变量 “ 自身变异”大小的总体参数,方差越大表明该变量... 阅读全文
posted @ 2015-04-28 13:58 fuleying 阅读(11847) 评论(0) 推荐(2) 编辑
  2015年4月26日
摘要: 降维的两种方式:(1)特征选择(feature selection),通过变量选择来缩减维数。(2)特征提取(feature extraction),通过线性或非线性变换(投影)来生成缩减集(复合变量)。主成分分析(PCA):降维。将多个变量通过线性变换(线性相加)以选出较少个数重要变量。力求信息损... 阅读全文
posted @ 2015-04-26 21:33 fuleying 阅读(11881) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2015-04-26 14:39 fuleying 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2015年4月25日
摘要: 每个程序一启动都有一个大小为4GB的内存,这个内存叫虚拟内存,是概念上的,真正能用到的,只是很小一部分,一般也就是在几百K到几百M。我们PC中内存,我们称之为物理内存,也就是256M,512M等,虚拟内存和物理内存的如何转换是由操作系统完成的,我们不需要管它。我们只需要管好我们自己程序的那4GB... 阅读全文
posted @ 2015-04-25 17:56 fuleying 阅读(1703) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 成员指针只是记录一个成员的偏移量,而非地址,因为类中没有地址,选择一个类的成员只是意味着在类中偏移,只有把这个偏移和具体对象的首地址结合,才能得到实际地址。 成员指针并不指向一个具体的内存位置,它指向的是一个类的特定成员,而不是指向一个特定对象的特定成员,最直接的理解是将其理解为一个偏移量。这... 阅读全文
posted @ 2015-04-25 10:33 fuleying 阅读(1929) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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