机器学习算法 原理、实践与实战 —— 感知机感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出为实例的类别，取值+1和-1。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，引入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。1. 感知机...
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2014-11-03 14:26:40
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朴素贝叶斯（NaiveBayesian）算法的核心思想是：分别计算给定样本属于每个分类的概率，然后挑选概率最高的作为猜测结果。假定样本有2个特征x和y，则其属于分类1的概率记作p(C1|x,y)，它的值无法直接分析训练样本得出，需要利用公式间接求得。其中p(Ci)表示训练样本中分类为Ci的..
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2014-11-03 10:22:12
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1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类问题。 之前的文章中，我们讨论的垃圾邮件分类实际上就是一个分类问题。类似的例子还有很多，例如一个在线交易网站判...
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2014-11-02 23:44:56
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LambdaMART是Learning To Rank的其中一个算法，适用于许多排序场景。它是微软Chris Burges大神的成果，最近几年非常火，屡次现身于各种机器学习大赛中，Yahoo! Learning to Rank Challenge比赛中夺冠队伍用的就是这个模型，据说Bing和Facebook使用的也是这个模型。
本文先简单介绍LambdaMART模型的组成部分，然后介绍与该模型相关的其他几个模型：RankNet、LambdaRank，接着重点介绍LambdaMART的原理，然后介绍Lambd...
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2014-11-02 18:14:11
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1：简单概念描写叙述如果如今有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数，使用的是最优化算法。基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别。这个函数就是sigmoid函数...
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2014-11-02 16:28:04
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一、引言最近写了许多关于机器学习的学习笔记，里面经常涉及概率论的知识，这里对所有概率论知识做一个总结和复习，方便自己查阅，与广大博友共享，所谓磨刀不误砍柴工，希望博友们在这篇博文的帮助下，阅读机器学习的相关文献时能够更加得心应手！这里只对本人觉得经常用到的概率论知识点做一次小结，主要是基本概念，因为...
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2014-11-01 21:41:26
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去年在学习Stanford的ML课程的时候整理过一篇BP神经网络原理的解析，链接地址，不过没有对它的code实现作太多的解读，只是用MATLAB的工具箱做了实验。
Jeremy Lin
具体的原理性资料可以参考：
[1] BP神经网络解析 http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/9897839
[2] Tom M.Mitchell 机器学习教...
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2014-11-01 19:17:29
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阅读导读：
1.mahout单机内存算法实现和分布式算法实现分别存在哪些问题？
2.算法评判标准有哪些？
3.什么会影响算法的评分？
1.
Mahout推荐算法介绍
Mahout推荐算法，从数据处理能力上，可以划分为2类：
单机内存算法实现
基于Hadoop的分步式算法实现
1).
单机内存算法实现
单机内存算法实现：就是在单机...
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2014-11-01 17:53:30
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一、引言 本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程http://cs229.stanford.edu 在上一篇有监督学习回归模型中，我们利用训练集直接对条件概率p(y|x;θ)建模，例如logistic回归就利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoi.....
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2014-11-01 17:46:57
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