背景这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了。数据可视化分析，大数据信息挖掘，统计预测，建模仿真，智能控制成了各种业务的追求。“所有一切如泪水般消失在时间之中，时间正在死去“，以前我们利用互联网解决现实的问题。现在我们已经不满足
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2020-03-06 10:32:08
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机器学习可分为：有监督（Supervised Learning）、无监督（Unsupervised Learning）、强化学习(Reinforcement Learning) 1. 有监督学习：数据集包含样本 x 与标签 y ，训练时，通过计算模型的预测值与真实标签 y 之间的误差来优化网络参数 ...
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2020-03-05 13:54:23
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机器学习入门的线性回归，总结李宏毅老师上课内容，记录给自己以后翻阅 ...
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2020-03-05 13:33:54
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机器学习-决策树的基本思想 决策树算法是最早的机器学习算法之一。 算法框架 1.决策树主函数 各种决策树的主函数都大同小异，本质上是一个递归函数。该函数的主要功能是按照某种规则生长出决策树的各个分支节点，并根据终止条件结束算法。一般来讲，主函数需要完成如下几个功能。 （1）输入需要分类的数据集和类别 ...
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2020-03-05 01:27:16
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本文主要参考卡耐基梅隆大学（CMU）的Ryan Tibshirani教授在 "Convex Optimization" 课上的Lecture Notes 在统计学习和机器学习领域，基本上你想做的绝大部分事情都是一种优化问题。所以，面对具体的问题，你要做的事情可以概括为下图所示 即：如何把头脑中的id ...
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2020-03-04 23:23:29
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VLFeat的主页：http://www.vlfeat.org/index.html VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法，如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottlene ...
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2020-03-04 15:05:23
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1、概述 随机森林是决策树的集合。随机森林是用于分类和回归的最成功的机器学习模型之一。他们结合了许多决策树，以减少过度拟合的风险。像决策树一样，随机森林处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。 spark.mllib支持使用连续和分类功能对二元和多类分类以及进 ...
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2020-03-04 12:28:12
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法—— TF idf 。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法，但是因为它太有名了，以至于虽然我不是从事NLP领域的，但在面试的时候仍然被问过好几次，可见这个算法的重要性。 ...
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2020-03-04 10:03:47
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机器学习-朴素贝叶斯原理及Python实现 贝叶斯公式 P(A|B) = (P(B|A)P(A))/P(B) 举例：苹果10个，有2个黄色；梨10个，有6个黄色，求拿出一个黄色水果，是苹果的概率。 代入公式： P(苹果|黄色) = (P(黄色|苹果)P(苹果))/P(黄色) P(黄色) = (2+6 ...
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2020-03-04 00:44:30
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概述最近学习机器学习（和深度学习），入门第一个接触的便是简单线性回归。所谓线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其形式可表示为：y=w1x1+w2x2+w3x3+...+w_nx_n+b而简单线性回归，是其最简单的形式：y=wx+b，即我们所熟知的一次函数，理解为给定权重w和偏置（或称为截距）b，结果y随变量x的变化而变化。简单线性回归
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2020-03-04 00:02:30
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