- 线性回归(Linear Regression) 从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。 （以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容） 监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。 回... 线性回归(Linear Regression) 从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。 （以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容） 监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。 回...
- 夹角余弦是用原始数据定义的. 如果改用与样本平均值的比较值, 就是所谓的相似系数rkl (有的文献中也称为相关系数). rkl构成的矩阵为相似矩阵，多用于Q型分析.式中求和对特征进行（列标处的圆点表示该平均值是在行... 夹角余弦是用原始数据定义的. 如果改用与样本平均值的比较值, 就是所谓的相似系数rkl (有的文献中也称为相关系数). rkl构成的矩阵为相似矩阵，多用于Q型分析.式中求和对特征进行（列标处的圆点表示该平均值是在行...
- 简介： 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇... 简介： 智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇...
- 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应... 前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应...
- 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降... 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降...
- 1 基于梯度下降的学习 对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数 ,它描述了预测值 和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数 的到的预测结果。 我们的目标是寻找这样的函数 ... 1 基于梯度下降的学习 对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数 ,它描述了预测值 和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数 的到的预测结果。 我们的目标是寻找这样的函数 ...
- 线性回归定义： 在上一个主题中，也是一个与回归相关的，不过上一节更侧重于梯度这个概念，这一节更侧重于回归本身与偏差和方差的概念。 线性回归定义： 在上一个主题中，也是一个与回归相关的，不过上一节更侧重于梯度这个概念，这一节更侧重于回归本身与偏差和方差的概念。
- 梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.估计搞研究的人应该经常听见这个算法吧，用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。 首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。具体化到1元函数中时，梯度方向首先... 梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepest descend method.估计搞研究的人应该经常听见这个算法吧，用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。 首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。具体化到1元函数中时，梯度方向首先...
- 一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校... 一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校...
- 问题：为什么通常牛顿法比梯度下降法能更快的收敛？ 解答：牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会... 问题：为什么通常牛顿法比梯度下降法能更快的收敛？ 解答：牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会...
- 前言： 第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理... 前言： 第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理...
- 一个简单的问题描述如下：周长一定，围成怎样的形状能使得面积最大。 公元前212~187年，古希腊数学家阿基米德(Archimedes)就曾证明了已知周长，圆所包围的面积最大的等周问题。这算是一个基本的最优化问题。 最优化方法定义：应用数学的重要研究领域。它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到... 一个简单的问题描述如下：周长一定，围成怎样的形状能使得面积最大。 公元前212~187年，古希腊数学家阿基米德(Archimedes)就曾证明了已知周长，圆所包围的面积最大的等周问题。这算是一个基本的最优化问题。 最优化方法定义：应用数学的重要研究领域。它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到...
- 我们假定学习器考虑的是定义在实例空间X上的有限的假设空间H，任务是学习某个目标概念c:X→{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈x1，d1，〉…〈xm，dm〉〉，其中xi为X中的某实例，di为xi的目标函数值（即di=c(xi)）。为简化讨论，假定实例序列〈x1…xm〉是固定不变的，因此训练数据D可被简单地写作目标函数... 我们假定学习器考虑的是定义在实例空间X上的有限的假设空间H，任务是学习某个目标概念c:X→{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈x1，d1，〉…〈xm，dm〉〉，其中xi为X中的某实例，di为xi的目标函数值（即di=c(xi)）。为简化讨论，假定实例序列〈x1…xm〉是固定不变的，因此训练数据D可被简单地写作目标函数...
- 1.背景 今后博主会每周定时更新机器学习算法及其python的简单实现。今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。 什么是监督学习，什么又是无监督学习呢。监督学习就是我们知道目标向量... 1.背景 今后博主会每周定时更新机器学习算法及其python的简单实现。今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。 什么是监督学习，什么又是无监督学习呢。监督学习就是我们知道目标向量...
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