摘要： 1. 首先现在matlab2014a，http://pan.baidu.com/s/1pJGF5ov [Matlab2014a（密码：en52）。该文件下载解压后如下所示： 2. 解压解压包（用linux命令解压）MATHWORKS_R2014A.part1.rar, MATHWORKS_R2014 阅读全文

摘要： 这个也是困扰我很久的问题，之前用 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 的安装方法，装了五六七八九十次，总是出问题。 后来找到了一种新的方法，一个晚上加半个上午，装了ubuntu系统（14.04） + NVIDIA 驱动 + CUDA + CAF 阅读全文

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摘要： 朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法，之所以称之为朴素，是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的，是一种典型的生成学习算法。所谓生成学习算法，是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求得后验概率P(X|Y)。具体来说，利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计，得到联合概率分布： 概率估计可以是极大似然估计，或者贝叶斯估计。 假设输入 X 为... 阅读全文

摘要： 其实，之前就接触过随机森林，但仅仅是用来做分类和回归。最近，因为要实现一个idea，想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识。随机森林主要是用到决策树的理论，也就是用决策树来对特征进行选择。而在特征选择的过程中用到的是熵的概念，其主要实现算法有ID3和C4.5.下面... 阅读全文

摘要： 学习机器学习有一段时间了，却连这个最基本的理论问题都没弄懂，这里我简单的阐述一下。 比如这里我有L个度量值集合{X1， X2， X3, ... XL}; 特征选择：从已有的L个度量值中按照一定的标准选择m（m<L）个子集，{X1， X2， X3，... Xm}；这m个度量值就是作为降维后的特征。 特征提取：使这L个度量值通过某种变换H（*）， 产生新的m（m<L）个子集，{X1， X2， X... 阅读全文

摘要： 本篇博客转自 http://www.cppblog.com/guijie/archive/2013/09/05/169034.html 在电脑文件夹E:\other\matlab 2007a\work\SVM\libsvm-mat-3.0-1 ，这个是已经编译好的，到64位机上要重新编译(不要利用别人传的，因为可能改过SVM程序，例如Libing wang他改过其中程序，最原始版... 阅读全文

摘要： 其实之前写过PCA相关的博文，但是由于之前掌握的理论知识有限，所以理解也比较浅。这篇博文，我们以另外一种角度来理解PCA看，这里我假设大家对PCA都有一个初步的了解。首先，我们举一个二维空间中的例子，如下图： 左图表示二维空间中的五个点，我们试图找一个投影方向使得这5个点投影在这个方向上的方差最大。这里举了两个例子... 阅读全文

摘要： 首先声明我是一个linux大菜鸟，之所以学这个，一个是好玩，另外做DL的一些软件如Caffe要在这个平台上运行，所以没事就鼓捣鼓捣。linux是一种内核，市场上支持这种内核的操作系统有ubantu，red hat，fedoracore等等。在这些linux发型版本中，ubantu绝对是佼佼者，那么我 阅读全文

摘要： 这篇博客对应的是Andrew.Ng的那篇文章：An Analysis o f Single-Layer Networks in Unsupervised Feature Learning，文章的主要目的是讨论receptive field size，number of hidden nodes， ... 阅读全文