從事數(shù)據(jù)挖掘工作多年使我意識到，算法學習是一個沉淀的過程，或者說是一場“從薄到厚再到薄”的修行的過程。拋開業(yè)務(wù)問題不談，就算法學習本身而言，如果...
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Machine Learning Practice -
機器學習-3 支持向量機【1】返回主頁 支持向量機（support vector machine，SVM）屬于二分類判別模型，由 Cortes 和 Vapnik 于1964年...
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機器學習-3 支持向量機【2】返回主頁 2 線性支持向量機線性可分支持向量機過于理想化，當訓練集不是線性可分時，無法得到最優(yōu)解，因為此時原問題的不等式約束不能全部成立，即存在...
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機器學習-3 支持向量機【3】返回主頁 3 非線性支持向量機、SMO算法理論上，KKT條件可以解出SVM，但是當訓練集容量很大時，這種方法顯得異常低效，甚至無法使用。SMO（...
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機器學習-2 感知機【附代碼】返回主頁 感知機（perceptron）屬于判別模型，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SVM的基礎(chǔ)，由 Rosenblatt 于1957年提出。 1 假設(shè)空間 2 ...
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機器學習-1 概論返回主頁 機器學習（或統(tǒng)計學習）算法的目標是減少預期的泛化誤差，這也被稱為損失（Loss）。如果我們知道真實的分布 P(X,Y)，那么使損失最小...
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