在用过阿里云后,感觉阿里云服务器有时候不稳定,而且还延时大,所以逛逛腾讯云,发现有个机器学习接口,就略看了下,东西还蛮多的ldalrcnnhttp://www.qcloud.com/product/XGPush.html费用也差不多700最低配置一年http://www.qcloud.com/wik...
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2015-12-14 18:16:24
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的优点是，在一个决策树的形式数据是easy理解。和kNN最大的缺点是数据的内在含义，不能给予。1：这个概念很简单文字说明 决策树的类型有非常多。有CART、ID3和C4.5等。当中CART是基于基尼不纯度(Gini)的。这里不做具体解释，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样...
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2015-12-14 16:18:08
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原文：http://www.infoq.com/cn/news/2014/03/baidu-salon48-summary2014年3月15日，在由@百度主办、@InfoQ负责策划组织和实施的第48期百度技术沙龙活动上，来自百度联盟大数据机器学习技术负责人夏粉，和搜狗精准广告研发部技术经理王晓博，各...
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2015-12-13 21:41:31
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原文：http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/35784773不平衡学习方法机器学习中样本不平衡问题大致分为两方面：（1）类别中样本比率不平衡，但是几个类别的样本都足够多；（2）类别中某类样本较少。对第二个问题，其实不是我们重点，因为样本不足...
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2015-12-13 17:15:52
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线性回归的概念。在高中的数学书出现了。给你一些样本点，怎样找出一条直线，使得最逼近这些样本点。给出一个样例：如果 x 是房子面积，y是房子价格。确定一条直线须要theta0和theta1.给出x,我们就能够计算出房子的价格 h(x) = theta0+theta1*x关键是怎样计算出theta0和t...
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2015-12-12 16:48:58
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昨天刚刚解决了 logistic regression 之后今天又来了个有趣的家伙。 logistic regression 很强大，但是也有它的弱点。它最大的弱点就是只能告诉你是或者不是，而无法告诉你 XX is YY.这对于追求人工智能来说，只能是走出了一小步。在解决 YES/NO 的问题之.....
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2015-12-11 23:55:17
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机器学习最佳入门学习资料汇总 专为机器学习初学者推荐的优质学习资源，帮助初学者快速入门。 这篇文章的确很难写，因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸，我坐下来问自己一个难题：面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者，我该推荐哪些最适合的库，教程，论文及书籍帮助他们入门？ 资源的取舍很让...
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2015-12-11 20:40:07
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K临近算法是基于实例的学习，使用算法的时候我们必须要有接近分类结果的实例训练样本数据。优点：精度高，对异常值不敏感缺点：时间复杂度和空间复杂度比较大。（如果训练样本数据集比较大，需要大量的空间来保存数据，并且需要待预测数据和训练样本数据集每条数据的距离，耗费时间。）无法给出任何数据的基础结构信息，因...
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2015-12-10 21:58:44
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By Yunduan Cui这是我自己的PRML学习笔记，目前持续更新中。第二章 Probability Distributions 概率分布本章介绍了书中要用到的概率分布模型，是之后章节的基础。已知一个有限集合 \(\{x_{1}, x_{2},..., x_{n}\}\), 概率分布是用来建立一...
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2015-12-10 21:23:20
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的...
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2015-12-10 16:37:06
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