支持向量机SVM(Support Vector Machine)
支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning)，一般用于二类问题（binary classification）的模式识别应用中。支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失（也叫做经验风险、或者经验误差），...
[New Portal]Windows Azure Virtual Machine (18) Azure Virtual Machine内部IP和外部IP
《Windows Azure Platform 系列文章目录》在开始本章内容之前，请读者熟悉以下2篇博文： [New Portal]Windows Azure Virtual Machine (8) Virtual Machine高可用(上) [New Portal]Window...
poj 1325 Machine Schedule
Time Limit: 1000 MS Memory Limit: 10000 KB64-bit integer IO format: %I64d , %I64u Java class name: Main[Submit] [Status] [Discuss]DescriptionAs we a...
[Machine Learning & Algorithm] 神经网络基础
目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学的神经网络...
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 10—Advice for applying machine learning 机器学习应用建议
Lecture 10—Advice for applying machine learning10.1 如何调试一个机器学习算法？有多种方案：1、获得更多训练数据；2、尝试更少特征；3、尝试更多特征；4、尝试添加多项式特征；5、减小 λ；6、增大 λ为了避免一个方案一个方案的尝试，可以通过评估机器学...
[C2P1] Andrew Ng - Machine Learning
About this CourseMachine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning...
machine learning in coding（python）：使用贪心搜索【进行特征选择】
print "Performing greedy feature selection..."score_hist = []N = 10good_features = set([])# Greedy feature selection loopwhile len(score_hist) < 2 ...
机器学习（Machine Learning）算法总结-决策树
一、机器学习基本概念总结分类（classification）：目标标记为类别型的数据（离散型数据）回归（regression）：目标标记为连续型数据有监督学习（supervised learning）：训练集有类别标记无监督学习（unsupervised learning）：训练集无类别标记半监督学...
Python Tools for Machine Learning
Python Tools for Machine LearningPython is one of the best programming languages out there, with an extensive coverage in scientific computing: comput...
Machine Learning:机器学习算法
原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/摘要机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k...
[Machine Learning]k-NN
k-NN最近邻算法基本思想：对未知样本X，从训练样本集中获取与其最相近的k个样本，利用这k个样本的类别预测未知样本X的类别。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。推荐个博客：http://blog.csdn.net/zhao...
Machine Learning and Data Mining（机器学习与数据挖掘）
Problems[show]ClassificationClusteringRegressionAnomaly detectionAssociation rulesReinforcement learningStructured predictionFeature engineeringFeatur...
docker学习笔记（一）-vagrant/docker machine安装docker，阿里云通过docker machine安装docker
首先需要先安装virtualboxhttps://www.vagrantup.com/下载安装vagrant安装完毕后通过vagrant下载镜像，生成实例mkdir test_centos7cd test_centos7vagrant init centos/7vagrant up可以通过手动安装d...
机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解 （Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD）
在《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》一文中，我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法。现在，让我们来实践一下吧。先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式：。（其中：，，）再来看一下随机梯度下降法（Stochastic ...
Computer Vision and Machine Learning Competitions
一、ImageNetObject Detection, Object Classification+Localization二、COCOImage Captioning三、LFWFace Recognition四、CIFARThe CIFAR Image Classification Benchma...
[New Portal]Windows Azure Virtual Machine (23) 使用Storage Space,提高Virtual Machine磁盘的IOPS
《Windows Azure Platform 系列文章目录》注意:如果使用Azure Virtual Machine，虚拟机所在的存储账号建议使用Local Redundant。不建议使用Azure 地域复制(Geo-Redundant)。熟悉Windows Azure Virtual Machi...
Machine Learning for hackers读书笔记(五)回归模型：预测网页访问量
线性回归函数model<-lm(Weight~Height,data=?)coef(model)：得到回归直线的截距predict(model)：预测residuals(model)：残差cor：相关性MSE：均方误差RMSE：均方误差的平方根，为0最好。缺点是可以取无限的值，这很难知识模型效...
第一章——机器学习总览（The Machine Learning Landscape）
本章介绍了机器学习的一些基本概念，已经应用场景。这部分知识在其它地方也经常看到，不再赘述。这里只记录一些作者提到的，有趣的知识点。回归（regression）名字的来源：这是由Francis Galton引入的一个统计学术语，当时他在研究这一现象：个子很高的人，其子女一般会比他们低。由于孩子是变低的...
zoj 1366 Cash Machine
01背包加变形 动态规划的时候就犯浑了，每个状态都要记录的，我却只记录了当前状态的！！#include<stdio.h>#include<string.h>int max(int a,int b){ return (a) > (b) ? (a) : (b);}int a...
[Machine Learning & Algorithm] 决策树与迭代决策树（GBDT）
谈完数据结构中的树（详情见参照之前博文《数据结构中各种树》），我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT。本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍，重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”，机器学习中的“屠龙刀...