## 多特征-------实际上我们真正买过房子的都知道，在选择房子的时候，需要考虑的不仅仅是面积，地段、结构、房龄、邻里关系之类的都应该是考虑对象，所以前面几讲谈论的，单纯用面积来谈房价，不免失之偏颇。### 多考虑些特性我们加入一些特性来考虑房价问题：教授2001年开发的一...
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2014-07-07 19:26:08
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原文：http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887 （一）SVM的背景简介支持向量机(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许多特有的...
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2014-07-07 19:18:22
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即推断未知事物属于哪一类，推断思想是，基于欧几里得定理，推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K近期邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比較成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之中的一个。该方法的思路是...
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2014-07-07 15:33:04
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详细要学习的书籍就是《机器学习实战》Machine Learning in Action，Peter HarringtonWindows下要安装3个文件，各自是;1.Python（因为python不是向下兼容的，所以推荐2.7版本号），网址:http://www.python.org2.numpy（...
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2014-07-01 17:52:50
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以下是几种常用的核函数表示：线性核（Linear Kernel）多项式核（Polynomial Kernel）径向基核函数（Radial Basis Function）也叫高斯核（Gaussian Kernel），因为可以看成如下核函数的领一个种形式：径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数，也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可...
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2014-07-01 10:54:27
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以下是几种常用的核函数表示：线性核（Linear Kernel）多项式核（Polynomial Kernel）径向基核函数（Radial Basis Function）也叫高斯核（Gaussian Kernel），因为可以看成如下核函数的领一个种形式：径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数，也就是。任意一个满足特性的函数 Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可...
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2014-06-30 19:03:44
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说到机器学习，很多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229，有相关的视频和讲义。不过好的资料 != 好入门的资料，Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程，更适合入门。这篇笔记是对这两个机器学习课程的笔记...
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2014-06-30 06:23:21
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