SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最经常使用的是用于分类，只是SVM也能够用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。 对于功能这么强的算法，opencv中自然也是有集成好了，我们能够直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发...
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2014-10-11 16:43:15
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基于item的推荐是常用并且高效的一种推荐方式，最重要的是它可以做实事推荐。...
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2014-10-11 14:41:25
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朴素贝叶斯python实现 ，实例学习朴素贝叶斯分类方法。...
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2014-10-11 00:29:04
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网上介绍K-近邻算法的例子很多，其Python实现版本基本都是来自于机器学习的入门书籍《机器学习实战》，虽然K-近邻算法本身很简单，但很多初学者对其Python版本的源代码理解不够，所以本文将对其源代码进行分析。
什么是K-近邻算法？
简单的说，K-近邻算法采用不同特征值之间的距离方法进行分类。所以它是一个分类算法。
优点：无数据输入假定，对异常值不敏感
缺点：复杂度高
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2014-10-10 23:56:14
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原文：http://blog.sciencenet.cn/blog-714246-812365.html本文主要是对机器视觉以及与其密切相关的机器学习，模式识别等领域的研究团队做一个的汇总。网上目前流传最广的几个版本中有很多链接已经失效，同时许多新的研究小组没有加入，因此对最新信息的一个聚合应当会十...
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2014-10-10 19:29:54
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机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。（环境：CentOS 7)
1, 两个重要的包
NumPy 和 SciPy。（http://scipy.org/scipylib/download.html ）主要是处理数值运算，矩阵操作等。
注:Sci是Science的缩写。
官网介绍了安装方法，可以手动安装，也可以使...
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2014-10-10 18:20:44
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乔丹教授（Michael I. Jordan）教授是机器学习领域神经网络的大牛，他对深度学习、神经网络有着很浓厚的兴趣。因此，很多提问的问题中包含了机器学习领域的各类模型，乔丹教授对此一一做了解释和展望。首先被提到的就是经典的贝叶斯非参数模型。今年暑假，乔丹教授在Como开设了贝叶斯非参数模型的课程...
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2014-10-10 13:52:04
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贝叶斯公式描述的是一组条件概率之间相互转化的关系。
在机器学习中，贝叶斯公式可以应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理，并利用一个垃圾邮件分类的例子来加深对于理论的理解。
这里我们来解释一下朴素这个词的含义：
1）各个特征是相互独立的，各个特征出现与其出现的顺序无关；
2）各个特征地位同等重要；
以上都是比较强的假设
下面是朴素贝叶斯分类的流程：...
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2014-10-09 21:39:17
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本节课主要介绍人工神经网络.通过介绍评定模型，随机梯度下降法，生物启发和感知器系统，讲师用视图和数学解析式详细地讲解了神经网络的运行过程以及原理....
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2014-10-09 19:39:57
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