问题由来在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：["male","female"]["from
Europe","from US","from Asia"]["uses Firefox","uses Chrome","uses
Safari","uses...
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2014-06-04 17:03:02
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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，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest
Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果...
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2014-06-04 16:22:30
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无疑，微软小冰在技术上是一个非常棒的产品，这也是我最为关注的人工智能领域微软公司的一次新的尝试。微软亚洲互联网研究院没落了那么多年，想出奇制胜的心理可以理解（太明显了，从名字就看出来了），但方法欠妥，微软亚洲研究院也大可不必装得楚楚可怜。
然而，单就小冰入驻微信的方式，我实在难以想象像微软这样的公司...
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2014-06-04 15:24:50
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一、Mahout简单介绍查了Mahout的中文意思——驭象的人，再看看Mahout的logo，好吧，想和小黄象happy地玩耍，得顺便陪陪这位驭象人耍耍了...附logo：（就是他，骑在象头上的那个Mahout）步入正文啦：
Mahout是一个非常强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集.....
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2014-06-02 08:14:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
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2014-06-02 07:31:21
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
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2014-06-02 07:27:27
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剪枝的概念极大极小过程是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，这种生成节点和计算估值相分离的方式，需生成规定深度内的所有节点，搜索效率较低。
如果能边生成节点边对节点估值，并剪去一些没用的分枝，这种技术被称为α-β剪枝。剪枝方法(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大到推值；(2)
M...
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2014-06-01 12:32:00
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