Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 关于 Boosting 的两个核心问题： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权值，而误分的样本在后续受到更多的关注 ...

Random Forest是加州大学伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler于2001年发表的论文中提到的新的机器学习算法，可以用来做分类，聚类，回归，和生存分析，这里只简单介绍该算法在分类上的应用。 Random Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树 ...

简介 最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛，但是对机器学习的算法一直不了解，所以先了解一下机器学习相关的算法。 Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达。关于吴恩达是谁，相信程序员/媛都知道。 Andrew Ng的机器学习的公开课其实就是当年吴恩达还在斯坦福大学 ...

机器学习算法 什么是程序（Program） 计算机程序，是指为了得到某种结果而可以由计算机（等具有信息处理能力的装置）执行的代码化指令序列（或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列）。 通俗讲，计算机给人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素贝叶斯： 　　有以下几个地方需要注意： 　　1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的 ...

目录 一：学习机器学习原因和能够解决的问题 1.原因 2.机器学习能够解决的问题 二：为什么选择python作为机器学习的语言 三：机器学习常用库简介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...

简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。它是人工智能（AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径。目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、检测信用卡欺诈、证券市场分析、搜索引擎、无人驾驶、机器人等领域。 分类 按照学习方法 监督式学习 ...

目录 1.基本概念 2.选择机器学习算法 3.使用R进行机器学习 1.基本概念 机器学习：发明算法将数据转化为智能行为 数据挖掘 VS 机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备 过程：数据——> ...