特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集，一个特征选择方法...
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2015-12-10 13:09:43
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kmeans算法主要用来实现自动聚类，是一种非监督的机器学习算法，使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数，直接调用就能实现自动聚类，非常方便。函数原型：C++: double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLa...
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2015-12-09 19:23:47
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在opencv3.0中，提供了一个ml.cpp的文件，这里面全是机器学习的算法，共提供了这么几种：1、正态贝叶斯：normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介绍过：在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类2、K最近邻：k nearest neighbo....
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2015-12-09 13:38:43
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opencv3.0版本中，实现正态贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）分类实例#include "stdafx.h"#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;using namespace cv::ml;int main...
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2015-12-09 01:52:26
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转眼间已经工作了一段时间了，回想起2014年初学机器学习时的付出、艰苦和努力，感觉都是值得的。从现在往前看，我是沿着“计算机->统计学->数据分析->数据挖掘->机器学习->文本挖掘”的路径走过来的，我觉得这个思路还是属于比较传统的进阶方法，学习的内容有不少的冗余，但相对来说更稳健一些。今天写这篇文...
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2015-12-09 01:47:14
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前言模式识别起源于工程，而机器学习从计算机科学中产生。然而这两者被看做同一领域的两方面，过去十年里他们获得了极大的发展。特别是，贝叶斯方法已经发展成主流，而图模型已经被融入用于描述和应用概率模型的通用框架。而且通过大量的近似算法，例如变分贝叶斯和期望传播，贝叶斯方法的实际应用已经被极大的增强。相似地...
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2015-12-08 00:24:20
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运行R语言可以做哪些事？1、探索性数据分析（将数据绘制图表）2、统计推断（根据数据进行预测）3、回归分析（对数据进行拟合分析）4、机器学习（对数据集进行训练和预测）5、数据产品开发R语言包的使用1、安装包 install.packages()//安装https://cran.r-project.o....
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2015-12-07 22:41:35
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原文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理论，叫你喊上一两个著名算法的名字，你也能昂首挺胸脱口而出。当然了，算法之林虽大，但能者.....
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2015-12-07 18:40:05
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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2015-12-07 16:03:55
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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2015-12-07 15:55:58
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