原文： http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812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、Regularizatio...
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2015-12-07 15:41:05
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初步介绍监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的，即有反馈（feedback），分为回归 （Regressioin）: map输入到连续的输出值。分类 （Classification）：map输出到离散的输出值。非监督式学习: 给定数据集，并不知道其正确的输出是什么，没有反馈，分为...
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2015-12-07 12:00:26
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502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 11:52:20
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3.1 决策树的构造优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据.缺点:可能会产生过度匹配问题.适用数据类型:数值型和标称型.一般流程:1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法5.测试算法6.使用算法3.1.1 信息增益创建数据集def createD...
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2015-12-06 20:49:00
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http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837斯坦福大学机器学习课程原始讲义 本资源为斯坦福大学机器学习课程原始讲义，为Andrew Ng所讲，共计20个PDF，基本涵盖了机器学习中一些重要的模型、算法、概念，此次一并压缩上传分享给大家，....
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2015-12-06 11:23:19
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http://dataunion.org/14581.html
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2015-12-05 17:37:20
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knn算法：1.优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定2.缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。3.适用数据范围：数值型和标称型。一般流程：1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法：不适用5.测试算法：计算正确率6.使用算法：需要输入样本和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据...
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2015-12-05 15:48:05
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772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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2015-12-05 12:48:27
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Added C:\Anaconda and C:\Anaconda\Scripts to PATH.C:\Anaconda>pythonPython 2.7.10 |Anaconda 2.3.0 (64-bit)| (default, May 28 2015, 16:44:52) [MSC v.15...
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2015-12-05 08:24:24
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http://sourceforge.net/projects/numpy/files/下载对应版本的numpy，到处下不到，找到一个没python2.7用pip吧，pip install numpy下载完毕，提示没装C++，意思是还要装VS2008，但装的是VS2012，只好去下载一个VC for...
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2015-12-04 20:49:57
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