Boosting 是一族可將弱學習器提升為強學習器的算法。 關於 Boosting 的兩個核心問題： 1.在每一輪如何改變訓練數據的權值或概率分布？ 通過提高那些在前一輪被弱分類器分錯樣例的權值，減小前一輪分對樣本的權值，而誤分的樣本在后續受到更多的關注 ...

Random Forest是加州大學伯克利分校的Breiman Leo和Adele Cutler於2001年發表的論文中提到的新的機器學習算法，可以用來做分類，聚類，回歸，和生存分析，這里只簡單介紹該算法在分類上的應用。 Random Forest（隨機森林）算法是通過訓練多個決策樹 ...

簡介 最近在參加一個利用機器學習來解決安全問題的算法比賽，但是對機器學習的算法一直不了解，所以先了解一下機器學習相關的算法。 Andrew Ng就是前段時間從百度離職的吳恩達。關於吳恩達是誰，相信程序員/媛都知道。 Andrew Ng的機器學習的公開課其實就是當年吳恩達還在斯坦福大學 ...

機器學習算法 什么是程序（Program） 計算機程序，是指為了得到某種結果而可以由計算機（等具有信息處理能力的裝置）執行的代碼化指令序列（或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列）。 通俗講，計算機給人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素貝葉斯： 　　有以下幾個地方需要注意： 　　1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...

目錄 一：學習機器學習原因和能夠解決的問題 1.原因 2.機器學習能夠解決的問題 二：為什么選擇python作為機器學習的語言 三：機器學習常用庫簡介 1.scikit-learn 2.Jupyter ...

簡介 機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論等多門學科。它是人工智能（AI）的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。目前已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、搜索引擎、無人駕駛、機器人等領域。 分類 按照學習方法 監督式學習 ...

目錄 1.基本概念 2.選擇機器學習算法 3.使用R進行機器學習 1.基本概念 機器學習：發明算法將數據轉化為智能行為 數據挖掘 VS 機器學習：前者側重尋找有價值的信息，后者側重執行已知的任務。后者是前者的先期准備 過程：數據——> ...