http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型...
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2016-01-03 12:53:23
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一、大数据hadoop的学习框架二、云计算与大数据 云计算的架构问题一、为了解决企业中的业务问题,我们开发人员处于第二层。问题二、云计算与大数据的关系与区别(待解决)三、大数据与机器学习 模式识别源于工业界 数据挖掘:工具+存储 统计学习:偏数学方面多 计算机视觉:图像识别+机器学习 语音识别:语音...
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2016-01-01 16:55:00
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(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优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构...
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2015-12-30 11:24:06
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同类数据具有一定的统计规律性。随机变量->数据特征;概率分布->数据规律步骤如下: 过拟合——学习时选择的模型所包含的参数过多,以至于出现这一模型对已知数据预测得很好,但对未知数据预测得很差的现象。M次多项式函数拟合问题泛化能力——指学习方法对未知数据的预测能力。 选择经验风险与模型复杂度同时较.....
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2015-12-29 12:31:27
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提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost,然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度,....
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2015-12-04 14:45:46
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统计学习好玩,但不好学。无论是课本、讲义还是论文,都充斥着连篇累牍的公式,当然这是科学文献严密性的需要,只是对初学者来说,学习门槛太高。最近在看《统计学习要素》(The Elements of Statistical Learning),随手心得,仅供参考。第三章-线性回归如果我们已知了X和Y之间满...
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2015-11-21 22:28:12
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具体描述见《统计学习方法》第三章。 1 // 2 // main.cpp 3 // kNN 4 // 5 // Created by feng on 15/10/24. 6 // Copyright © 2015年 ttcn. All rights reserved. 7 //...
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2015-10-25 16:13:26
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首先是前向算法前向算法demo文件:fwd_demo.m 1 %% 前向算法的demo 2 %% 验证的例子参见《统计学习方法》p177 3 %% 4 5 % (编码:红1,白2) 6 % 初始概率分布 7 pi=[0.2 0.4 0.4] 8 9 % 概率转移矩阵10 A=[ 0.5 0....
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2015-10-09 22:34:53
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学习规划学习规划书单C/C++计算机程序的构造和解释(和算法导论交叉学习)Essensial C++C++ Primer(主要学习9到16章)算法导论(边学边看)编程珠玑Unix编程艺术pythonpython核心编程集体智慧编程统计学习方法专业书模式识别与机器学习(先看Translation版本,...
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2015-09-23 23:31:26
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/*先把标题给写了,这样就能经常提醒自己*/转自别处有很多与此类似的文章也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂,后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类)初步接触谓LR分类器(Logistic Regression Clas...
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2015-09-11 12:19:28
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