機器學習&數據挖掘筆記_15（關於凸優化的一些簡單概念）
沒有系統學過數學優化，但是機器學習中又常用到這些工具和技巧，機器學習中最常見的優化當屬凸優化了，這些可以參考Ng的教學資料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，從中我們可以大致了解到一些凸優化的概念，比如凸集，凸函數，凸 ...
原文：機器學習&數據挖掘筆記_12（對Conjugate Gradient 優化的簡單理解）
數學優化方法在機器學習算法中至關重要，本篇博客主要來簡單介紹下Conjugate Gradient 共軛梯度法，以下簡稱CG 算法，內容是參考的文獻為：An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain，具體細節大家還需仔細閱讀那篇文章，這篇博客並不是重現那篇論文的內容，只是簡單的梳理下CG算法的 ...
2013-08-17 21:54 3 11107 推薦指數：
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機器學習&數據挖掘筆記_10（高斯過程簡單理解）
前言： GP（高斯過程）是一種自然界中普遍存在且重要的隨機過程，也叫正態隨機過程，在ML等領域應用比較廣泛。本次實驗目的是簡單理解下GP，特別是要體驗到GP的一個sample不再是一個普通的點，而是一個函數。實驗部分完成了常見的GP的一維和二維sample的顯示，常見的GP有線 ...
機器學習&數據挖掘筆記_14（GMM-HMM語音識別簡單理解）
為了對GMM-HMM在語音識別上的應用有個宏觀認識，花了些時間讀了下HTK（用htk完成簡單的孤立詞識別）的部分源碼，對該算法總算有了點大概認識，達到了預期我想要的。不得不說，網絡上關於語音識別的通俗易懂教程太少，都是各種公式滿天飛，很少有說具體細節的，當然了，那需要有實戰經驗才行 ...
機器學習&數據挖掘筆記_16（常見面試之機器學習算法思想簡單梳理）
前言： 找工作時（IT行業），除了常見的軟件開發以外，機器學習崗位也可以當作是一個選擇，不少計算機方向的研究生都會接觸這個，如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類，且又對其非常感興趣的話，可以考慮考慮該崗位，畢竟在機器智能沒達到人類水平之前，機器學習可以作為一種重要手段 ...
機器學習&數據挖掘筆記_13（用htk完成簡單的孤立詞識別）
最近在看圖模型中著名的HMM算法，對應的一些理論公式也能看懂個大概，就是不太明白怎樣在一個具體的機器學習問題（比如分類，回歸）中使用HMM，特別是一些有關狀態變量、觀察變量和實際問題中變量的對應關系，因此目前急需一個實際例子來加深對HMM算法的仰慕，大家如有好的例子來具體學HMM算法的話 ...
談談數據挖掘和機器學習
談談數據挖掘和機器學習 又是好長時間沒有寫博客了，最近周末事情太多，明天勞動節終於可以讓我們勞動人民休息一天了。首先聲明的是本人並非數據挖掘和機器學習的高手，只是作為業余興趣剛剛開始研究，據我所知好多朋友也和我一樣對這方面的東西感興趣，個人認為機器人技術是未來發展的方向。雖然我的專業是軟件開發 ...
數據挖掘和機器學習概述
一、數據挖掘任務 數據挖掘常見的六大任務： 1.分類問題 2.聚類問題 3.回歸問題 4.關聯問題 5.序列問題 6.異常檢測 二、數據挖掘流程 CRISP-DM：跨行業數據挖掘標准流程 ...
我的機器學習/數據挖掘的書單
李航的《統計學習方法》 這本書開篇第一章寫得特別好，各個模型的算法推導也比較全，基本涵蓋了比較經典的判別模型和生成模型。 《機器學習實戰》 這本書代碼和應用特別多，了解python用法和機器學習算法的代碼實現非常方便。 項亮的《推薦系統實踐》 這本書個人感覺偏理論一點，偽代碼 ...