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C++机器学习经典资料
C++机器学习经典资料...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 20:53:35    阅读次数:181
机器学习笔记partI
机器学习课程要求:掌握基本线性代数(矩阵、矢量、矩阵向量乘法),和基本概率(随机变量、基本属性的概率)以及微积分机器学习:引言课程1 机器学习:引言课程2机器学习算法分为:1.监督式学习算法2.非监督式学习算法3.强化学习算法4.推荐系统机器学习:引言课程3—监督式学习监督式学习...
分类:其他好文   时间:2014-10-24 18:34:45    阅读次数:228
读<大数据日知录:架构与算法>有感
前一段时间, 一个老师建议我可以学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必然是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽。在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有很深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习。之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这样的一个活动   [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 开始了...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 16:31:48    阅读次数:322
[resource]Python机器学习库
reference:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括:一个强大的N维数组对象...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 10:45:55    阅读次数:218
[resource-]Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱
reference: http://www.52nlp.cn/python-%e7%bd%91%e9%a1%b5%e7%88%ac%e8%99%ab-%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%a4%84%e7%90%86-%e7%a7%91%e5%ad%a6%e8%ae%a1%e7%ae%97-%...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 10:33:17    阅读次数:430
[resource]23个python的机器学习包
23个python的机器学习包,从常见的scikit-learn, pylearn2,经典的matlab替代orange, 到最新最酷的Theano(深度学习)和torch 7 (well,其实lua,不过从ipython调用很容易),基本常用的通用python机器学习平台都有了。http://py...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 10:27:31    阅读次数:326
Logistic回归,梯度上升算法的实现
机器学习实战中也详细描述了梯度上升算法,附件里是一些笔记,再贴一个还不错的帖子转http://blog.csdn.net/wyb_009/article/details/9205151这个算法搞得 我晚上十点打电话给弟弟,问Ln(x),1/x的导数公式。很惭愧,大学时被我用的出神入化、化成灰我都能认...
分类:编程语言   时间:2014-10-24 10:24:57    阅读次数:894
Science论文"Clustering by fast search and find of density peaks"学习笔记
"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在《Science》期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法。经过几天的努力,终于理解并用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法。 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点...
分类:其他好文   时间:2014-10-23 00:05:18    阅读次数:368
函数式编程语言LISP,python,haskell,clojure
说说我自己的背景吧,我是个半吊子的程序员,做任何事情喜欢比较了解然后再尝试,我接触过很多语言,大多数都把它当成工具来使用我现在的工作大部分主要在于数据挖掘与机器学习方面,也学习web开发,我第一个拿来工作的语言是python,我是从那里得知函数式编程的概念的说起lisp据说python就是模仿的li...
分类:编程语言   时间:2014-10-22 23:35:37    阅读次数:222
KNN K~近邻算法笔记
K~近邻算法是最简单的机器学习算法。工作原理就是:将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签。一般来说,只提取样本数据集中前K个最相似的数据。通常K不大于20,最后选择K个最相似数据中出现次数最多的分类,最为新的数据分类。 但是K~近邻算法必须保存全部的数据集,如果训练数据集很大,必须使用打量的存储空间。此外,由于必须对数据集中每个...
分类:编程语言   时间:2014-10-22 18:24:18    阅读次数:192
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