1. 何谓机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习的主要任务是分类，另一项任务是回归。监督学习：之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。（分类、回归）无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。（聚类、密度估计）监督学习： k-邻近算法、线....
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2015-03-16 16:08:39
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1. 何谓机器学习机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习的主要任务是分类，另一项任务是回归。监督学习：之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。（分类、回归）无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。（聚类、密度估计）监督学习： k-邻近算法、线....
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2015-03-11 22:55:29
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转自： http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clu...
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2015-03-04 16:34:38
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过去的新春佳节让程序员们迎来了一个难得的长假休息，但人工智能在假期一直在进步，我们看到了Facebook人工智能负责人Yann LeCun、香港科技大学计算机与工程系主任杨强等人工智能大牛对人工智能热潮的冷静思考，也...
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2015-03-03 12:00:16
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一、K-近邻算法 ????K-近邻算法是一种分类算法，分类算法是监督学习算法，监督学习算法和无监督学习算法的最大区别就是监督学习需要告诉机器一些正确的事物，也就是训练数据集，而无监督学习算法则不需要事先...
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2015-02-28 18:58:10
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笔试： 主要考察智力和数据挖掘题目表示对数据挖掘的算法基本不了解。。1）智力题目1. 小白鼠，饮料，检测有毒饮料问题？http://www.cnblogs.com/purejade/2. 立方体空间问题？3. 饮料瓶换饮料问题？最少需要多少瓶饮料？ 逆向思维。4. 无监督学习算法和监督学习算法区别，...
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2015-01-30 19:27:16
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所谓的聚类是指，将一个数据集中的某些方面相似的数据成员进行分类的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数...
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2015-01-17 17:43:56
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在有监督学习中，训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ，其中 。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如 。下图是一个自编码神经网络的示例。通过训练，我们使输出 接近于输入 。当我们为自编码神经网络加入某些限制，比如限定...
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2015-01-07 23:22:05
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聚类是一种无监督的学习（无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例），它将相似的对象归到同一个簇中，它是观察式学习，而非示例式的学习，有点像全自动分类。说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法、期望最大化算法（Expectation Maximization，EM，参考“EM算法原理”）、谱聚类算法（参考机器学习算法复习-谱聚类）以及人工神经网络算法，本文阐述的是K-均值聚类算...
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2015-01-07 16:49:33
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第1章 机器学习基础1）学习分类监督学习——是因为这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。无监督学习——数据没有类别信息，也不会给定目标值。2）开发机器学习应用程序的步骤 收集数据——制作网络爬虫从网站上抽取数据、从RSS反馈或者API中得到信息、设备发送过来的实测数据（风速、血糖等)、公....
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2015-01-05 14:38:09
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