原文：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657本文是《Neural networks and deep learning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合...
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2015-09-07 00:19:30
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上一节实现了决策树，但只是使用包含树结构信息的嵌套字典来实现，其表示形式较难理解，显然，绘制直观的二叉树图是十分必要的。Python没有提供自带的绘制树工具，需要自己编写函数，结合Matplotlib库创建自己的树形图。第二部分，使用决策树预测患者佩戴隐形眼镜的类型。...
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2015-09-06 18:22:18
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机器学习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容，凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多 或少的会用到机器学习的算法。机器学习有很多算法，不过大的方面可分为两类：一个是学习的方式，一个是算法的类似性。学习方式：根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会...
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2015-09-06 14:36:14
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问题来源与七月学习之 （3.x线性代数与矩阵运算基础）
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2015-09-06 09:45:22
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李航：http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/，是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性...
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2015-09-05 23:46:00
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Spark背景:在Spark出现前，要在一个平台内同时完成批处理、机器学习、流失计算、图计算、SQL查询等各种大数据分析人物，就不得不与多种独立的系统打交道，这需要系统间进行代价较大的数据转储。Spark一开始就瞄准了性能，实现了在内存中计算。1.Spark为什么这么火？采用的编程语言有什么特点.....
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2015-09-05 23:36:42
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本文在对Logistic回归做了简要分析之后，采用Python变成实现，进而通过实例就预测功能进行了分析验证。
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2015-09-05 01:17:50
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SVM整理Last modified: 2015.9.21.算法总结支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本，非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。SVM方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础...
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2015-09-03 23:26:41
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决策树是个极其易懂的算法，也是最常用的数据挖掘算法，决策树允许机器根据数据集创造规则，其实这就是机器学习的过程。专家系统中经常会使用到决策树及其变种，而且决策树给出的结果往往可以匹敌在当前领域具有几十年工作经验的专家。
优点：决策树的计算复杂度不高，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的问题；
适用数据类型：数值型和标称型。...
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2015-09-03 00:46:44
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本文在对朴素贝叶斯分类进行了简单介绍之后，用Python编程实现。
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2015-09-02 22:02:49
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