目的：利用kNN识别数字0-9材料：32*32的数字方阵（保存形式是文本文件）#-*-coding:utf-8-*-from numpy import *def img2vector(filename): #生成一个1*1024的array（zeros是numpy的函数，至于array与lis...
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2014-10-04 02:25:05
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Types of learning
根据个人理解，机器学习中的学习方式的分类有利于我们在面对一个具体的问题时，能够根据要达到的目标选择合适的机器学习算法来得到想要的结果。比如，判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，就要使用分类(classification)，那要达到分类的效果就要使机器学会怎么样去分类，这就是学习的过程。在学习的过程在又分为四大类：
1)监督学习 (supervised le...
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2014-10-03 20:37:05
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Weka算法Clusterers-Xmeans源码分析（二）...
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2014-10-03 19:40:55
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This paper provides an overview and some conclusions from the HOUSING datasets disposed by the classical algorithms Kmeans and Hierarchical clustering. The total process of the project is divided into five parts including data preprocessing, selecting the ...
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2014-10-03 13:14:24
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我们先看计算机科学有哪些子领域。学术领域有：计算理论信息和编码理论算法和数据结构形式化方法程序设计语言实践领域有：计算机体系结构并行计算和分布式系统实时系统和嵌入式系统操作系统计算机网络科学计算安全性和密码学人工智能（模式识别、机器学习、数据挖掘、信息提取）计算机图形学、计算机视觉、多媒体数据库和大...
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2014-10-01 19:07:11
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
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2014-10-01 13:19:01
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Weka算法Clusterers-Xmeans源码分析...
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2014-10-01 01:33:50
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支持向量机(SupportVectorMachine)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[10]。支持向量机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上的，根据有..
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2014-10-01 01:07:40
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和晨枫老大在这个帖子里关于工程科研和工业实践的脱节从控制侃到了模式识别和机器学习，老大让俺写写。真让俺惶惶然啊!俺这土鳖来在了(liao3)西西河，那就是学习来了，潜水看老大们的帖子为主，偶尔发言也不敢谈专业，怕贻笑大方。不过老大既然说了，那我就来试着说说我所理解的这方面的概念关系，可能也能说到方法...
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2014-09-30 06:03:12
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《机器学习实战》终于到手了，开始学习了。由于本人python学的比较挫，所以学习笔记里会有许多python的内容。1、 python及其各种插件的安装 由于我使用了win8.1 64位系统（正版的哦），所以像numpy 和 matploblib这种常用的插件不太好装，解决方案就是Anaconda-....
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2014-09-29 16:02:01
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