Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（二）ClassifierTree...
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2014-09-07 16:02:25
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机器学习(1)之梯度下降(gradient descent)题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning，因此就有了这些笔记。梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression)，首先给出一个关于房屋的经典例子，面积(feet2)房间个数价格（1000$...
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2014-09-06 01:00:52
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看了 Andrew Ng 公开课里的第一节课后，感觉机器学习好高大上。。系里最高大上的国家级重点实验室CAD实验室用的3D成像技术就跟Andrew Ng大大放的聚类算法做出的3D场景几乎一样。看完后我觉得，我现在也开始走高端路线了→_→ 第一章：回归算法 1.LMS Algorithm（...
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2014-09-05 23:34:32
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机器学习问题分为分类和回归问题 回归问题，就是预测连续型数值，而不像分类问题，是预测离散的类别 至于这类问题为何称为回归regression，应该就是约定俗成，你也解释不通 比如为何logistic regression叫逻辑回归，明明解决的是分类问题，而且和逻辑没有半点关系 谈到回归，最简单的就是...
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2014-09-05 17:45:41
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前几天遇到一问题，试了很久，最后终于ok了，记下来，和大家分享下，不多说总结的具体方法：1、alter table Writings add ID1 int2、update Writings set id1=id3、alter table Writings drop column id4、exec ...
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2014-09-05 11:18:21
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机器学习是AI领域的重要一门学科。前面我描述过，我计划从事的...
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2014-09-05 08:47:01
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别...
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2014-09-04 18:34:39
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虚拟变量 ( Dummy Variables) 又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。...
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2014-09-04 01:43:57
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深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；2）明确突出了特征学习...
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2014-09-03 19:40:57
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最近一直在学习hadoop一直没有梳理接触到的东西，常见算法分类：推荐系统（推荐引擎）：基于用户的协同过滤算法UserCF近邻算法，容易实现基于物品的协同过滤算法ItemCF速度快，容易实现分布式计算SlopeOne算法@Deprecatedatmahout0.8KNNLinearinterpolationitem–based推荐算?.
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2014-09-03 18:29:07
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