第1章 使用R語言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv ...
第 章:數據處理技巧 案例 : 數據: , 條不明飛行物 UFO 的目擊紀錄和報道。主要目擊紀錄發生在美國。 問題:面對這份數據的時空維度,我們可能會有以下疑問:UFO的出現是否有周期性規律 美國的不同州出現的UFO記錄如果有區別,有哪些區別 主要內容: 日期的處理 字符串地名的處理 主要函數: 讀入 t 制表符數據,並設置列名稱 read.delim , sep t , stringAsFact ...
2016-08-29 09:27 0 4142 推薦指數:
第1章 使用R語言 #machine learing for heckers #chapter 1 library(ggplot2) library(plyr) #.tsv ...
機器學習(周志華) 讀書筆記 序言 從主流為符號機器學習發展到主流為統計機器學習,反映了機器學習從純粹的理論研究和模型研究發展到以解決現實生活中實際問題為目的的應用研究。 問題一:現階段,統計機器學習相對符號機器學習占據優勢地位,未來的發展方向是怎樣的? 有三種答案:一是符號機器學習 ...
Andrew 機器學習課程筆記 完成 Andrew 的課程結束至今已有一段時間,課程介紹深入淺出,很好的解釋了模型的基本原理以及應用。在我看來這是個很好的入門視頻,他老人家現在又出了一門 deep learning 的教程,雖然介紹的內容很淺,畢竟針對大部分初學者。不管學習到什么程度,能將課程 ...
大部分基礎概念知識已經在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吳恩達機器學習筆記這篇博客中羅列,因此本文僅對感覺重要或不曾了解的知識點做摘記 第1章 緒論 對於一個學習算法a,若它在某問題上比學習算法b好,則必然存在另一些問題,在那里b比a好 ...
什么是模式識別(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定義,模式識別就是用機器學習的算法從數據中挖掘出有用的pattern。 人們很早就開始學習如何從大量的數據中發現隱藏在背后的pattern。例如,16世紀的Kepler從他的老師Tycho搜集的大量有關於行星 ...
簡介 統計學一直在研究如何從數據中得到可解釋的東西,而機器學習則關注如何將數據變成一些實用的東西。對兩者做出如下對比更有助於理解“機器學習”這個術語:機器學習研究的內容是教給計算機一些知識,再讓計算機利用這些知識完成其他的任務。相比之下,統計學則更傾向於開發一些工具來幫助人類認識世界,以便人類 ...
聚類的定義 將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合,這些對象與同一個簇中的對象彼此相似,與其他簇中的對象相異。“物以類聚,人以群分” ...
機器學習實戰 - 讀書筆記(06) – SVM支持向量機 前言 最近在看Peter Harrington寫的“機器學習實戰”,這是我的學習筆記,這次是第6章:SVM 支持向量機。 支持向量機不是很好被理解,主要是因為里面涉及到了許多數學知識,需要慢慢地理解。我也是通過看別人的博客理解SVM ...