原文：http://blog.csdn.net/vivihe0/article/details/33317041在说到模型过拟合问题的时候，我们经常听说到模型的方差和偏差，本系列就通过多项式拟合为例来说明什么是模型的方差和偏差，进而说明模型复杂度与模型预测效果之间的关系。我们通过计算机产生样本数据点...
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2014-07-07 19:21:38
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原文：http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887 （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...
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2014-07-07 19:18:22
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节...
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2014-07-07 11:29:08
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本讲主要说一下逻辑回归中的几个问题和具体的参数求解方法
1. 什么是逻辑回归
2. 正则化项
3. 最小二乘法和最大似然法
4. java实现梯度下降法
实验：
样本：
-0.017612 14.053064 0
-1.395634 4.662541 1
-0.752157 6.538620 0
-1.322371 7.152853 0
0.423363 11.054677 0
0....
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2014-07-01 11:13:11
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人脸识别中矩阵的维数n>>样本个数m。计算矩阵A的主成分，根据PCA的原理，就是计算A的协方差矩阵A'A的特征值和特征向量，但是A'A有可能比较大，所以根据A'A的大小，可以计算AA'或者A'A的特征值，原矩阵和其转置矩阵的特征值是一样的，只是特征向量不一样。假如我们的数据按行存放，A是m*n的矩阵...
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2014-07-01 00:50:18
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问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。
（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低
（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息...
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2014-06-29 23:01:55
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转：http://www.xiaoyaoli.com/?p=368就像很多iOS上面的播放器App一样，本文编写一个程序可以通过iTunes往里面放文件，比如编写一个音乐播放器程序，通过itune往里面放歌曲文件，然后通过这个App来播放这首歌曲，首先我创建了一个普通的SingleView程序，叫做...
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移动开发 时间：
2014-06-27 14:44:01
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-25 13:13:16
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关于题目中absolute error的真正含义（指正某些在此犯有千篇一律错误的解题报告）。同样，本文如有错误之处，欢迎指出。...
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2014-06-24 15:51:41
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Logistic回归是一种非常高效的分类器。它不仅可以预测样本的类别，还可以计算出分类的概率信息。不妨设有$n$个训练样本$\{x_1, ..., x_n\}$，$x_i$是$d$维向量，其类别标签是$\{y_1, ..., y_n\}$。对于一个$c$类问题，$y_i \in \{1, 2, .....
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2014-06-21 16:04:13
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