作为一个机器学习入门级选手，写这篇是抱着很大的谨慎态度的，svm的确是涉及到较多数学知识的一章，不甚好理解。此篇仅作为给自己的一个学习记录。 依然按惯例，svm的原生方法解决的分类问题，以二分类为例。我们现在有很多条样本数据，类别标签属于两类，一类是正例，一类是负例。svm的核心想法是找到一个间隔最 ...
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2016-06-05 23:20:33
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1、朴素贝叶斯方法，首先要明确是用于分类任务。 在机器学习中，但凡遇到分类问题，所有的方法都关注两部分，即：待分类输入向量的特征和训练向量集中的每个类别的特征。 变量不过就是，特征数的多少，类别的多少，训练样本的多少。 朴素贝叶斯方法在处理这个问题时，采用的思路是概率化的，即每一个输入向量既可能属于 ...
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2016-06-04 20:46:01
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。 聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Mea ...
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2016-06-02 18:06:23
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转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041
作者：杜客
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这是一篇介绍性教程，面向非计算机视觉领域的同学。教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法。下面是内容列表：...
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2016-06-02 14:07:11
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这篇文章主要是分析感知器和SVM处理分类问题的原理，不涉及求解 感知器： 感知器要解决的是这样的一个二分类问题：给定了一个线性可分的数据集，我们需要找到一个超平面，将该数据集分开。这个超平面的描述如下： $w*x+b=0$ 而感知器的决策函数是： $f(x)=sign(w*x+b)$ 其中 $z=w ...
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2016-05-31 22:13:44
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0.缺乏数据(LackData) 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： 欺诈侦测(FraudDetection)：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。 信用评分(CreditScoring)： ...
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2016-05-30 06:30:35
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本文将主要介绍图像分类问题，即给定一张图片，我们来给这张图片打一个标签，标签来自于预先设定的集合，比如{people,cat,dog...}等，这是CV的核心问题，取向分类在实际应用中也有许多变形，而且许多看似无关的问题（比如 object detection, segmentation）最终也可划 ...
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2016-05-30 00:39:54
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决策树
决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。
决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
案例：...
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2016-05-27 12:04:59
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如果在我们的分类问题中，输入特征xx是连续型随机变量，高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了。 以二分类问题为例进行说明，模型建立如下： 对应的概率分布形式如下： p(y)=?y(1??)1?y(1)(1)p(y)=?y(1??)1?y ...
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2016-05-22 20:07:02
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R语言杂七杂八
与R语言有关的应用工具
探索性数据分析
统计推断
回归分析
机器学习-分类问题
R与Rstudio的获取与安装
包package一种扩展R基本功能的机制集成了众多函数
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R语言语法基础之数据篇
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基本数据结构
一维数据类型
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2提取子集
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2016-05-18 19:19:57
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