降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问...
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2015-06-19 20:08:51
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不知不觉已经坚持了60天了，给自己一个赞，学习前端就是坚持，慢慢积累，不管有多难，关键在于坚持。今天也在知乎上面看到了一位网友的分享，最好的学习方式就是做项目，多实践，做的过程中就会遇到问题，学会用搜索引擎，解决了问题，你自己就掌握了。这种以项目为主的学习方式，我之前在高效学习法里面就有了解，这确实...
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2015-06-19 01:16:07
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学习的过程，是一个形成自己知识框架的过程，要有目标导向；在预习的过程中，要参看网络寻找关键问题，关键点，及其相关的教程；
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2015-06-18 20:19:43
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语义分析的一些方法作者：火光摇曳语义分析的一些方法（上篇）语义分析的一些方法（中篇）语义分析的一些方法（下篇）语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a ...
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2015-06-18 13:04:46
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我们知道，一开始最好的学习方法是模仿，尤其是模仿巨人。那说到Android开发的模仿自然就是分析并研究主流程序的布局、实现方法，进而提升自己的技术。...
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2015-06-17 16:44:34
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一、集成学习方法的思想
前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问题来了，在机器学习问题中，对于一个复杂的任务来说，能否将很多的机器学习算法组合在一起，这样计算出来的结果会不会比使用单一的算法性能更好？这样的思路就是集成学习方法。
集成学习方法是指组合多...
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2015-06-16 13:07:53
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HMM（hidden markov model）可以用于模式识别，李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别。一下的例子来自于《统计学习方法》一个HMM由初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布确定。并且基于两个假设：1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态，与其他时刻的状态和观测序列无关...
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编程语言 时间：
2015-06-15 22:04:26
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。 它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其 主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失...
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2015-06-14 18:17:29
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如何用Swift进行编程的准备篇，这里主要介绍了学习方法，资源，和相关的工具...
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2015-06-14 01:54:56
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声明：本文是在《最优化方法》课程中阅读的Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data这篇文章后的总结。CRF由来条件随机场（CRF）这种用来解决序列标注问题的机器学习方法是由John Lafferty于2001年发表在国际机器学习大会ICML上的一篇经典文章所引入，对...
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2015-06-13 23:08:41
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