机器学习

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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朴素贝叶斯：GaussianNB 的实现

本文主要介绍连续型朴素贝叶斯——GaussianNB 的实现。在有了实现离散型朴素贝叶斯的经验后，实现连续型朴素贝叶斯模型其实只是个触类旁通的活了不过在介绍实现...
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绪论：人生苦短，我用 Python

上一篇文章大概地介绍了一下机器学习的各种概念，这一篇文章我们则会主要讲讲脚本语言 Python 相关的一些东西。本文题目是在 Python 界流传甚广的“谚语”，它...
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绪论：第一个机器学习样例

作为“绪论”的总结，我们来运用 Python 解决一个实际问题以对机器学习有具体的感受吧。由于该样例只是为了提供直观，我们就拿比较有名的一个小问题来进行阐述...
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人工智能，机器学习和深度学习有什么区别？

这三个名词之间有什么区别，为什么它们对物联网来说至关重要呢？我们对于“人工智能”这个术语都很熟悉。毕竟，它是《终结者》,《黑客帝国》和《机械姬》（我个...
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32页ppt干货｜谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择

什么是机器学习（ML）？从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；……监督...
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【主站更新】聊聊 R 和 GPU

注：本文来自寇强的博客，原文请见 http://thirdwing.github.io/2013/09/27/rgpu/  。寇强：现为 Indiana University PhD in Informatics。微博：@没故...
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新书《全栈数据之门》完整目录

全栈数据之门前言　自强不息，厚德载物0x1　Linux，自由之光0x10　Linux，你是我的眼0x11　Linux 基础，从零开始01 Linux 之门02 文件操作03 权限管理04 软件...
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深入浅出学习决策树

　泰坦尼克号当年撞上冰山，裂成两半沉入冰冷的大西洋；　　911劫持飞机撞向双子塔；超强海啸吞没人群……　　历史发生的灾难数不胜数　　是否想过，如果发生灾...
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解决决策树的过拟合

参看书籍：Machine Learning(Tom Mitchell)之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（Machine Learning -- ID3算法）和C4.5（Machine lear...
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阿里移动推荐比赛-数加平台的使用

前一段时间发表过一篇名为《天池新人实战赛之[离线赛]（完整）》的文章，今天这一篇为该篇的继续与加深。在《天池新人实战赛之[离线赛]（完整）》中的商品推...
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随机森林与GBDT

转自于：博客园-LeftNotEasy前言：     决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型...
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机器学习+社交网络:你的很多小秘密就被读出来了

据VentureBeat报道，当Cambridge Analytica等大数据公司宣称自己影响到2016年美国总统大选后，它们立刻成为媒体关注的重点。这些公司通过社交媒体贴文和第三...
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机器学习笔记—Logistic 回归

前面我们介绍了线性回归，为捕获训练集中隐藏的线性模型，提高预测准确率，我们寻找最佳参数 θ，使得预测值与真实值误差尽量小，也就是使均方误差最小。而经...
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机器学习笔记—指数分布簇和广义线性模型

到目前为止，我们讲了回归和分类的例子，在回归例子中：在分类例子中：可以看出，μ 和 Φ 是作为 x 和 θ 的函数来定义的。在本文会看到，这两...
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机器学习笔记—再谈广义线性模型

前文从线性回归和 Logistic 回归引出广义线性回归的概念，很多人还是很困惑，不知道为什么突然来个广义线性回归，有什么用？只要知道连续值预测就用线性回归...

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