Life·Intelligence

2016年7月18日

摘要：教材目录第一部分入门第一章 R语言介绍第二章创建数据集第三章图形初阶第四章基本数据管理第五章高级数据管理第二部分基本方法第六章基本图形第七章基本统计方法第三部分中级方法第八章回归第九章方差分析第十章功效分析第十一章中级绘图第十... 阅读全文

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R统计建模与R软件

摘要：教材目录第一章概率统计的基本知识第二章 R软件的使用第三章数据描述性分析第四章参数估计第五章假设检验第六章回归分析第七章方差分析第八章应用多元分析（I）第九章应用多元分析（II）第十章计算机模拟第一章概率统计的基本知识第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 mean(X1) [1]... 阅读全文

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2016年7月17日

可汗学院公开课：统计学

摘要：课程链接：可汗学院公开课：统计学课程列表 [第1集] 均值中位数众数 [第2集] 极差中程数 [第3集] 象形统计图 [第4集] 条形图 [第5集] 线形图 [第6集] 饼图 [第7集] 误导人的线形图 [第8集] 茎叶图 [第9集] 箱线图 [第10集] 箱线图2 [第11集] 统计：集中阅读全文

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2016年7月13日

libsvm 之 easy.py（流程化脚本）注释

摘要：鉴于该脚本的重要性，很有必要对该脚本做一个全面的注释，以便可以灵活的使用libsvm。阅读全文

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机器学习概览

摘要：课程链接： Machine Learning – Coursera 参考链接： shogun scikit-learn mlpy - Machine Learning Python FANN - Fast Artificial Neural Network Library Weka 3: Data 阅读全文

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2016年7月12日

Libsvm：脚本（subset.py、grid.py、checkdata.py） | MATLAB/OCTAVE interface | Python interface

摘要： 1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. （子集抽取工具） subset.py 2. parameter selection tools. （参数选优工具） grid.py 3. LIBSVM 阅读全文

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2016年7月11日

学习资源

摘要： Python基础到进阶合辑，你想要的Python知识都在这里--Python最全的文章、课程大合集，助你Python从初级到进阶，参与Python操作数据库、开发爬虫等实战，环环相扣，步步为营，你想要的Python的最全知识库全在这里！ 1.【Python入门】：O课程-Python入门 2.【Py 阅读全文

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2016年7月9日

libsvm-3.21使用文档

摘要： Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. （可用于分类和回归） It solves C-SVM classification, nu-SVM class 阅读全文

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2016年7月4日

Machine Learning - 第7周（Support Vector Machines）

摘要： SVMs are considered by many to be the most powerful 'black box' learning algorithm, and by posing构建 a cleverly-chosen optimization objective优化目标, one 阅读全文

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Machine Learning - 第6周（Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design）

摘要： In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a lea 阅读全文

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Machine Learning - 第5周（Neural Networks: Learning）

摘要： The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this w 阅读全文

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Machine Learning - 第4周（Neural Networks: Representation）

摘要： Neural networks is a model inspired by how the brain works. It is widely used today in many applications: when your phone interprets(解释口译) and underst 阅读全文

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Machine Learning - 第3周（Logistic Regression、Regularization）

摘要： Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spa 阅读全文

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2016年7月2日

Octave入门

摘要： Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了在这段视频中我将教你一种编程语言 Octave语言你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过或者将要学的机器学习算法过去我一阅读全文

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2016年7月1日

项目二：使用机器学习（SVM）进行基因预测

摘要： SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines（本项目所用到的SVM包）（目前最新版：libsvm-3.21，2016年7月8日） C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-sup 阅读全文

posted @ 2016-07-01 10:41 Life·Intelligence 阅读(4707) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年6月30日

文章列表

摘要：项目实战项目一：使用二代测序数据进行基因组组装（局部组装）项目二：使用机器学习（SVM）进行基因预测 libsvm-3.21使用文档 Libsvm：脚本（easy.py、grid.py、subset.py、checkdata.py） | MATLAB/OCTAVE interface | Pyt 阅读全文

posted @ 2016-06-30 20:24 Life·Intelligence 阅读(326) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年6月29日

Weka 3: Data Mining Software in Java

摘要：官方网站： Weka 3: Data Mining Software in Java 相关使用方法博客 WEKA使用教程(经典教程转载) （实例数据：bank-data.csv） Weka初步一、二、三、四使用Weka进行数据挖掘一个小时速度入门数据挖掘WEKA（一个完整的小例子）百度文库 W 阅读全文

posted @ 2016-06-29 23:43 Life·Intelligence 阅读(842) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Machine Learning – 第2周（Linear Regression with Multiple Variables、Octave/Matlab Tutorial）

摘要： Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档（有900页的pdf版本） Octave 4.0.0 安装 win7（文库） Octave学习笔记（文库） octave入门（文库阅读全文

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2016年6月27日

Machine Learning – 第1周 - 课程材料

摘要：课前问题：思考我们日常生活中的ML是如何运作的，如Google page ranking、苹果相册里如何识别出人脸、邮件里的垃圾邮件识别、NLP、推荐系统原理层面上，ML与传统编程的最大区别是什么？学习的哲学意义是什么？data/knowledge、train/punish、model/pred 阅读全文

posted @ 2016-06-27 13:33 Life·Intelligence 阅读(1012) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年6月26日

Perl 语法 - 高级特性

摘要：总结：第9学时其他函数和运算符一件事情可以使用多种方法完成。有哪些其他的函数和运算符？ index（）、rindex（）、substr（）、tr///、printf（）、堆栈：push（）、pop（）、shift（）、unshift（）。splice（）。本节主要内容：如何在一个标量中搜阅读全文

posted @ 2016-06-26 02:16 Life·Intelligence 阅读(785) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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