这篇文章介绍几个最流行的机器学习算法。现在有很多机器学习算法，困难的是进行方法归类，这里我们介绍两种方法进行思考和分类这些算法。第一组算法是学习风格，第二组是在形式和功能上类似。学习风格 一个算法基于问题建模有不同的方法，无论这个问题是基于经验或环境的交互，或者是基于我们需要输入的数据，学习风...
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2014-07-16 21:34:01
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一 算法描述1、随机选取k个对象作为初始簇中心；2、计算每个对象到簇中心的距离，将每个对象聚类到离该对象最近的聚簇中去；3、计算每个聚簇中的簇均值，并将簇均值作为新的簇中心；4、计算准则函数；5、重复（2）、（3）和（4），直到准则函数不再发生变化。二源码分析
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2014-07-16 21:20:48
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K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入參数，因此，在执行此算法前，须要预计须要的簇的个数。如果有n个点，须要聚到k个簇中。K-means算法首先从包括k个中心点的初始集合開始，即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定...
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2014-07-16 20:04:42
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2014-07-14 08:21:40
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ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks阅读笔记 (2013-07-06 22:16:36)转载▼标签：deep_learningimagenethinton分类：机器学习（决定以后每读一篇论文，都将笔记记录于博客上。）这篇发...
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2014-07-13 08:44:26
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下载链接：斯坦福机器学习笔记
这一系列笔记整理于2013年11月至2014年7月。所有内容均是个人理解，做笔记的原因是为了以后回顾相应方法时能快速记起，理解错误在所难免，不合适的地方敬请指正。
笔记按照斯坦福机器学习公开课的notes整理，其中online学习部分没有整理，reinforcement learning还没接触，有时间补上。
这份笔记主要记录自己学习过程中理解上的难点，所以对于...
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2014-07-12 22:52:36
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1 概述
该瞅瞅MapReduce的内部运行原理了，以前只知道个皮毛，再不搞搞，不然怎么死的都不晓得。下文会以2.4版本中的WordCount这个经典例子作为分析的切入点，一步步来看里面到底是个什么情况。
2 为什么要使用MapReduce
Map/Reduce，是一种模式，适合解决并行计算的问题，比如TopN、贝叶斯分类等。注意，是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不...
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2014-07-12 21:31:22
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1.背景 无监督学习的定义就不多说了，不懂得可以google。因为项目需要，需要进行无监督的分类学习。 K-means里面的K指的是将数据分成的份数，基本上用的就是算距离的方法。 大致的思路就是给定一个矩阵，假设K的值是2，也就是分成两个部分，那么我们首先确定两个质心。一开始是找矩阵每一列的最大值max，最小值min，算出range=max-min，然后设...
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2014-07-12 20:04:16
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骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分，如那部分是手，头部，以及身体。骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点。骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂的算法如矩阵变换，机器学习及其他方式来确定骨骼点的坐标。 获取骨骼数据 彩色影像数据，景深数据分...
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2014-07-12 15:30:49
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类，用于解决这种问题：有一些事物是...
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2014-07-12 14:10:06
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