Lasso Regression标签（空格分隔）： 监督学习在数据挖掘和机器学习算法的模型建立之初，为了尽量的减少因缺少重要变量而出现的模型偏差问题，我们通常会尽可能的多的选择自变量。但是在实际建模的过程中，通常又需要寻找 对响应变量具有解释能力的自变量子集，以提高模型的解释能力与预测精度，这个过程称为特征选择。...
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2016-06-12 02:56:22
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.NET 程序集单元测试工具 SmokeTest Smoke Test(冒烟测试)，也称Regression Test(回归测试)，是对软件的安装和基本功能的测试。一般地我们使用脚本来实现Smoke Test的自动化，可借用虚拟机的snapshot机制来保证干净的环境来进行Smoke Test，然后 ...
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2016-06-02 07:23:08
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Smoke Test(冒烟测试)，也称Regression Test(回归测试)，是对软件的安装和基本功能的测试。一般地我们使用脚本来实现Smoke Test的自动化，可借用虚拟机的snapshot机制来保证干净的环境来进行Smoke Test，然后将测试好的程序集成到Continous build ...
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Web程序 时间：
2016-05-31 08:50:50
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转自别处 有很多与此类似的文章 也不知道谁是原创
初步接触
谓LR分类器(Logistic Regression Classifier)，并没有什么神秘的。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.
当测试样本集中的测试数据来到时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出一个z值：
z = w0+w1*x1+w2*x2+......
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2016-05-30 15:07:45
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决策树基本概念ID3算法，利用信息增益进行分类属性经典数据集@relation weather.symbolic@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature {hot, mild, cool}
@attribute humidity {high, normal}
@attribute windy {TRUE, F...
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编程语言 时间：
2016-05-27 11:40:54
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回归的一般方法：
（1）收集数据：采用任意方法收集数据
（2）准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转化成二值型数据
（3）分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合线在图上作为对比
（4）训练算法：求得回归系数
（5）测试算法：使用R2或者预测值和数据的拟合度，来分析模型的效果
（6）使用算法：使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续性数据而不仅仅是离散的类别标签
github...
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2016-05-18 19:35:49
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参考学习资料：http://cs229.stanford.edu/materials.html
通过对学习，掌握的知识点包括：
什么是 cost fuction Linear regression的概念Logistic regression的概念
============监督学习的引出==============
机器学习可以分为两个大类，一个是监督学习（superv...
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2016-05-18 19:35:21
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机器学习一Linear Regression（线性回归），采用的是python实现梯度下降方法，使用了L2正则化...
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2016-05-18 18:46:50
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本篇讲的是SVM与logistic regression的关系。 （一） SVM算法概论 首先我们从头梳理一下SVM（一般情况下，SVM指的是soft-margin SVM）这个算法。 这个算法要实现的最优化目标是什么？我们知道这个目标必然与error measurement有关。 那么，在SVM中 ...
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2016-05-18 16:09:12
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