损失函数和风险函数 损失函数（loss function），代价函数（cost function） 用来度量预测错误的程度。常用的如下： 0-1损失函数（0-1 loss function） 平方损失函数（quadratic loss function） 绝对损失函数（absolute loss f...
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2015-06-10 00:52:21
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一、C语言入门的基本学习方法《C语言》的内容很丰富，有的部分涉及到的细节很多，如硬件知识和数据结构知识等，自学时不可能面面俱到，否则必然会顾此失彼，反而抓不住主要矛盾。笔者认为对初学C语言的考生，开始不必在每一个细节上过于死抠，而应当把主要精力放在最基本、最常..
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2015-06-08 21:43:58
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感知机 假设：输入空间是 x?Rn 输出空间是 y＝{+1,-1} 由如下2.1函数进行分类称之为感知器 其中，w为权值向量，b为偏置 sign(.)是符号函数，记为如下所示： 感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的 所有线性分类模型（linear cla...
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2015-06-07 21:24:44
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线性回归容易出现过拟合或欠拟合的问题。局部加权线性回归是一种非参数学习方法，在对新样本进行预测时，会根据新的权值，重新训练样本数据得到新的参数值，每一次预测的参数值是不相同的。权值函数：t用来控制权值的变化速率（建议对于不同的样本，先通过调整t值确定合适的t）不同t值下的权值函数图像：局部加权线性回...
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2015-06-07 18:41:19
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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用...
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2015-06-06 06:48:06
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Naive Bayes是比较常用的分类器，因为思想比较简单。之所以说是naive，是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的，这个假设使得分类变得很简单，但会损失一定的精度。具体推导可以看《统计学习方法》经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck)。那么我们需要...
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2015-06-05 10:02:59
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1、数据挖掘与机器学习的关系 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切。 机器学习方法构成数据挖掘的核心，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务。2、数据挖掘与机器学习的概念 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程，这个寻找过程必须是自动的或半自动的，并且...
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2015-06-04 15:13:36
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模式识别关注在数据中自动发现信息并采取行动，例如数据分类。例子：手写识别。使用规则等方法将导致复杂的规则和例外情况。使用机器学习方法，利用训练集自动调整参数。目标模式是已知的数字0-9，成为目标向量t。模式识别的推广能力是一个中心目标！预处理：又称为特征提取。输入数据大多数需要预处理，是模式识别更加...
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2015-06-03 22:58:51
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随笔分类 - 无废话ExtJs系列教程摘自:http://www.cnblogs.com/iamlilinfeng/category/385121.htmlExtJs 入门教程摘要: extjs技术交流，欢迎加群（292467521）：ExtJs 入门教程一[学习方法]ExtJs 入门教程二[Hel...
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2015-06-03 13:39:23
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最近在看到一篇文章叫《为什么嗑瓜子可以嗑半个小时甚至更长时间，看书学习却不可以》
人做事情都需要有反馈，反馈的周期越长，感觉上这件事就越困难。
嗑瓜子，你能无压力地嗑一个小时。我们换个规则，现在你只能嗑，不能吃。嗑一个小时后，才能把瓜子仁一次吃完。这是不是有点儿无趣？同样的时间，瓜子仁也没少吃，为什么感觉变了？因为反馈的周期拉长了。
很多大事都是通过重复一件件小事来完成，每件...
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2015-06-01 11:37:47
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