这一课时主要是讲述了线性模型的一些处理。
包括：
1、输入数据的表示（Input Representation）
2、线性分类（Linear Classification）
3、线性回归（Linear Regression）
4、非线性模型转换（Nonlinear Transformation）
作者认为，如果要测试某个模型的可用性，做好就是用真实数据。
为了讲解线...
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2014-08-29 22:42:38
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一年前一个偶然的机会我遇到了一本书 ——《影响力》，看完这本书之后对我们如何思维产生了极大的兴趣，于是在一年的时间里面密集地阅读了以下一些方面的经典著作：社会心理学、认知科学、神经科学、进化心理学、行为经济学、机器学习、人工智能、自然语言处理、问题求解、辩论法（Argumentation Theor...
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2014-08-29 08:20:37
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scikit-learn.org 一个开源的机器学习python工具 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html Theano - Phthon深度学习算法库 Python的科学计算库 http://...
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2014-08-27 20:12:08
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第一章 统计学习方法概述1.1 统计学习 统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据概率模型并运用模型进行预测和分析的学科。统计学习也称为统计机器学习，现在人们提及的机器学习一般都是指统计机器学习。 统计学习的对象是数据(data)，关于数据的基本假设是同类数据具有.....
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2014-08-27 18:26:38
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L2范数 除了L1范数，还有一种更受宠幸的规则化范数是L2范数: ||W||2。它也不逊于L1范数，它有两个美称，在回归里面，有人把有它的回归叫“岭回归”（Ridge Regression），有人也叫它“权值衰减weight decay”。这用的很多吧，因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常.....
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2014-08-27 12:46:08
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知道某个算法，和运用一个算法是两码事儿。当你训练出数据后，发觉模型有太大误差，怎么办？1）获取更多的数据。也许有用吧。2）减少特征维度。你可以自己手动选择，也可以利用诸如PCA等数学方法。3）获取更多的特征。当然这个方法很耗时，而且不一定有用。4）添加多项式特征。你在抓救命稻草么？5）构建属于你自己...
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2014-08-26 21:05:46
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Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Apache Mahout项目已经发展到了它的第三个年头，目前已经有了三个公共发行版本。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
Mahout 的创始人 Grant Ingersoll 介绍了机器学习的基本概...
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2014-08-26 19:44:17
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在对数据进行拟合，学习模型的过程中，会出现以下情况：1）high variance, overfitting.过拟合2）high bias, underfiiting.欠拟合过拟合出现的原因1）太多的特征。2）过少的训练数据。如何解决？1）减少特征数2）模型选择算法（model selection ...
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2014-08-26 19:13:56
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