摘要：决策树（Decision Tree）是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性判断从该节点向下分支，在决策树的叶节点得到结论。因此，从根节点到叶节点就对应着一条合理规则，整棵树就对应
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posted @ 2017-04-17 00:39
随笔分类 - AI
摘要：CART模型 ：即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。决策树是一种倒立的树结构，它由内
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posted @ 2017-04-17 00:39
摘要：朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法, 具体见ML(3): 贝叶斯方法 R包 ① e1071::e1071 ② klaR::klaR 参考资料：https://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Classificati
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posted @ 2017-04-10 22:17
摘要：对于分类问题，我们每个人每天都在执行分类操作，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。为更好理解Bayes原理，转载参考下面的文章： ① http://
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posted @ 2017-04-08 23:21
摘要：机器学习术语 归纳总结机器学习相关的基本术语，以一批西瓜的数据为例，例如：（色泽=青绿；根蒂=蜷缩；敲声=浊响），（色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷），（色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆）。。。 示例（instance）/样本（sample）：对于某个事件或对象的描述（上例中的一个西瓜） 数据集
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posted @ 2017-04-08 23:20
摘要：机器学习相关的文章太多，选取一篇本人认为最赞的，copy文章中部分经典供自己学习，摘抄至 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html#first 示例入门 传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因
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posted @ 2017-02-28 18:27
摘要：LUIS（Language Understanding Intelligent Services）是微软新近推出了的的语义理解服务，可以方便用户进行API调用，创建自己场景的语义理解服务，网址为 https://www.luis.ai, 一旦应用程序上线，接收到真实的数据，LUIS使用主动学习来提高
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posted @ 2017-01-23 10:39
摘要：目录 基本原理 公众号申请及配置 验证服务器有效性 微信请求消息类型 基本原理 基本原理如上图：腾讯微信服务器就相当于一个转发服务器，终端（手机、Pad等）发起请求至微信服务器，微信服务器然后将请求转发给我们的开发者服务器，在开发者服务器端可加入我们的业务处理逻辑（如：调用luis API 获取lu
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posted @ 2017-01-14 18:12
摘要：打开手机，连接wifi，如果想要下载一部自己喜欢的高清电影，一般需要半小时左右的时间。5G时代，你可能花费不到1分钟就能完成这些操作。更快的网速、更多的应用意味着更广阔的市场空间，也意味着更激烈的市场竞争。过去几十年来，通信行业的规则一直由欧美巨头主导。中国在其中更多扮演着追随者的角色。而这次极化码
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posted @ 2016-12-29 15:56
摘要：AI： Artificial Intelligence（人工智能），它是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，上个世纪50年代一次学术讨论会议上，下图中几位著名的科学家从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征，并研究如何在原理上进行精确的描述，探讨用机
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posted @ 2016-12-21 23:03
摘要：微软提供的人脸识别服务可检测图片中一个或者多个人脸，并为人脸标记出边框，同时还可获得基于机器学习技术做出的面部特征预测。可支持的人脸功能有：年龄、性别、头部姿态、微笑检测、胡须检测以及27个面部重要特征点位置等。FaceAPI 提供两个主要功能: 人脸检测和识别 目录： 申请subscription
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posted @ 2016-12-21 23:01
