当影响Y值的因素不唯一时,我们可以使用多元线性回归模型:...
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2014-09-02 01:35:34
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课程简介:
本视频为机器学习系列课程第5章。主要定量研究训练与测试之间的关系,并引入学习模型中的一个重要概念--断点。课程深入浅出,从正射线、正区间和凸集三个具体例子入手,寻找突破点,从而得出训练集与测试集的关系。...
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2014-09-01 19:38:03
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最近在学习《机器学习实战》这本书,在学习的过程中不免要自己去实践,写些练习。这写练习的第一步就需要收集数据,所以为了写好自己的练习程序,我得先学会收集一些网络数据。了解到用python抓取网页数据的一些方法后,我就根据别人的demo,自己实践了一下,学着从百度彩票网站上抓取双色球的历史数据。以下.....
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2014-08-31 17:04:01
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个人接触机器视觉的时间不长,对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解,不知道对不对,如有错误,请各位大牛不吝指点。目标的检测大体框架:目标检测分为以下几个步骤:1、训练分类器所需训练样本的创建: 训练样本包括正样本和负样本;其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),负样本指...
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2014-08-31 01:36:30
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这一课的主题是:误差分析与噪声处理。内容如下:
1、Nonlinear Transformation(Continue)(非线性转换(续))
2、Error Measure (误差度量)(重点)
3、Noisy Targets(噪声指标)(重点)
4、Preamble to the Theory(理论热身)...
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2014-08-30 21:49:20
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现在python火啊,每次OpenCV自带的ml模块都让我直呼坑爹,索性准备用python来做OpenCV后期的机器学习算法的处理。于是赶紧拿起这本书读读。
适合OpenCV和python都有一定基础的。。。。由于都比较熟悉这两个东西,我阅读之前比较关心的只有几个问题,具体的应用实例没有仔细看。
1.如何在python中安装opencv
2.OpenCV的Mat数据结构能否方便的转换成num...
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2014-08-30 08:46:39
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这一课时主要是讲述了线性模型的一些处理。
包括:
1、输入数据的表示(Input Representation)
2、线性分类(Linear Classification)
3、线性回归(Linear Regression)
4、非线性模型转换(Nonlinear Transformation)
作者认为,如果要测试某个模型的可用性,做好就是用真实数据。
为了讲解线...
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2014-08-29 22:42:38
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一年前一个偶然的机会我遇到了一本书 ——《影响力》,看完这本书之后对我们如何思维产生了极大的兴趣,于是在一年的时间里面密集地阅读了以下一些方面的经典著作:社会心理学、认知科学、神经科学、进化心理学、行为经济学、机器学习、人工智能、自然语言处理、问题求解、辩论法(Argumentation Theor...
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2014-08-29 08:20:37
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409