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搜索关键字:机器学习 支持向量机 svm 线性感知机 核方法 smo    ( 11152个结果
机器学习 —— 机器学习的动机和应用
网易公开课学习笔记机器学习的定义 Arthur Samuel:“在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域” 让计算机学会如何下棋,并超过自己 Tom Mitchell:给计算机一个任务T和性能测试方法P,如果在经验E的影响下,P对T的测量结果得到了改...
分类:其他好文   时间:2014-05-27 02:41:19    阅读次数:296
OKR详解及其实施
这阵子大家一直在讨论Google的绩效考核方法OKR,我们发现很多文章和说法存在错误和误导,现将其来龙去脉,操作步骤,操作技巧阐述如下,供大家参考。OKR全称是Objectives and Key Results即目标与关键成果法,OKR是一套定义和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法: 1999年...
分类:其他好文   时间:2014-05-24 06:51:57    阅读次数:540
附加数据库 对于 服务器“ZHHB-PC”失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo)
附加数据库 对于 服务器“ZHHB-PC”失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo)------------------------------有关帮助信息,请单击: http://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsoft+SQL+Serv...
分类:数据库   时间:2014-05-24 04:15:53    阅读次数:296
Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析(含实例分析)
第一部分: 学习Mahout必须要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档:        解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到如下位置,我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下,路径如下所示: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源代码的注释文档:        方案一:用ma...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 10:37:07    阅读次数:388
从Loagistic 到 SVM算法
SVM(支持向量机),一种二类分类器,之所以称之为向量机,是因为它本身就产生一个二值决策结果,即使一种决策“机”,支持向量机的泛化错误低(具有结构风险最小),具有很强的学习能力,因此很多人认为它是最好的监督学习算法。SVM与Logistic回归的联系: logistic回归的目的就是从特征...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 17:48:15    阅读次数:364
机器学习笔记——SVM之一
SVM(Support Vector Machine),中文名为 支持向量机,就像自动机一样,听起来异常神气,最初总是纠结于不是机器怎么能叫“机”,后来才知道其实此处的“机”实际上是算法的意思。 支持向量机一般用于分类,基本上,在我的理解范围内,所有的机器学习问题都是分类问题。而据说,SVM是效果最好而成本最低的分类算法。 SVM是从线性可分的情况下最优分类面发展而来的,其基本思想可以用下图表...
分类:其他好文   时间:2014-05-18 10:17:23    阅读次数:309
Python机器学习实战<一>:环境的配置
具体要学习的书籍就是《机器学习实战》Machine Learning in Action,Peter Harrington Windows下要安装3个文件,分别是; 1.Python(由于python不是向下兼容的,所以推荐2.7版本),网址:http://www.python.org 2.numpy(python的科学计算包),网址:http://sourceforge.net/proje...
分类:编程语言   时间:2014-05-18 09:24:06    阅读次数:303
Python机器学习实战<二>:机器学习概述
1.机器学习的真实含义是利用数据来彰显数据背后的真实含义。 2.机器学习的一般用例:人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤、产品推荐等等。 3.机器学习的主要任务是分类,即将实例数据划分到合适的分类中。另一项任务是回归,主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习,之所以称为监督学习,是因为这类算法必须知道预测什么,即目标的分类信息。另一种机器学习方式是无监督学习,此时数据没有类别信息,也没有...
分类:编程语言   时间:2014-05-18 08:05:07    阅读次数:320
【机器学习算法-python实现】协同过滤(cf)的三种方法实现
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod)...
分类:编程语言   时间:2014-05-18 05:13:44    阅读次数:434
《机器学习导论》第三章 贝叶斯决策定理 学习笔记
在机器学习领域,我们碰到的第一个问题就是:如何选择特征量。 可是看了一些资料,这点好像都是一笔带过,因为很多都是所谓的不可观测量,如何把不可观测量量化呢?这个或许能给机器学习带来新的契机,就像当年牛顿把力、质量、加速度等模糊的概念定义下来,经典物理出现了前所未有的发展,香农把信息量化,造就了信息革命...
分类:其他好文   时间:2014-05-17 23:32:17    阅读次数:329
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