今天开始学模式识别与机器学习PatternRecognitionandMachineLearning(PRML)，章节5.1，NeuralNetworks神经网络-前向网络。话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习，找工作，毕业什么的就没写下去了，现在工作了有半年时间也算稳定了，我会继续把这个笔记写完。...

谷歌工程师利用和语言翻译类似的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法将一种语言自动翻译成另一种语言一直以来都是难以攻克的问题。但最近几年，谷歌通过开发机器翻译算法改变了传统的翻译过程，通过谷歌翻译从本质上改变了跨文化翻译交流。如今，谷歌正在运用同样的机器学习技术将图片转变为文字。其结果就是自动产生能够准确描述图...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。我的博客写一些自己用得到东西，并分享给大家，如果有问题欢迎留言与我讨论：）Kmeans聚类方法是（我认为）最广泛使用以及稳定、有效的聚类方法。聚类是无监督学习方...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。前面机器学习方法（四）决策树讲了经典的决策树算法，我们讲到决策树算法很容易过拟合，因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的，这样往往容易在traindata上效果好...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面介绍过线性回归的基本知识，线性回归因为它的简单，易用，且可以求出闭合解，被广泛地运用在各种机器学习应用中。事实上，除了单独使用，线性回归也是很多其他算...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面两篇回归（一）（二）复习了线性回归，以及L1与L2正则——lasso和ridgeregression。...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面三篇写了线性回归，lasso，和LARS的一些内容，这篇写一下决策树这个经典的分类算法，后面再提一提随机森林。关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。“机器学习方法“系列，我本着开放与共享（openandshare）的精神撰写，目的是让更多的人了解机器学习的概念，理解其原理，学会应用。希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法...

  降维（DimensionalityReduction）是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征（或...

 决策树及其集合是分类和回归的机器学习任务的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。诸如随机森林和增强的树集合算法是分类和回归任务的最佳表现者。决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分...

  分类旨在将项目分为不同类别。最常见的分类类型是二元分类，其中有两类，通常分别为正数和负数。如果有两个以上的类别，则称为多类分类。spark.mllib支持两种线性分类方法：线性支持向量机（SVM）和逻辑回归。线性SVM仅支持二进制分类，而逻辑回归支持二进制和多类分类问题。对于这两种方法，spar...

  逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中...

  给定一个数据集，数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况，称之为汇总统计或者概要性统计。一般的概要性统计用于概括一系列观测值，包括位置或集中趋势（比如算术平均值、中位数、众数和四分位均值），展型（比如四分位间距、绝对偏差和绝对距离偏差、各阶矩等），统计离差，分布的形状，依赖性等。除此之外，sp...

          MLlib支持存储在单个机器上的局部向量和矩阵，以及由一个或多个RDD支持的分布式矩阵。局部向量和局部矩阵是用作公共接口的简单数据模型。底层线性代数操作由Breeze提供。在监督学习中使用的训练示例在...

 一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途...