内cool二皮-CSDN博客

转载 C4.5决策树——剪枝的问题

C4.5决策树——剪枝的问题一。先说点什么今天是周日，作为实习生在公司不加班，只想多学点什么。同时对未来也是有点迷茫，就说这么多吧。二。切入主题1.为什么要剪枝剪枝的目的是避免C4.5生成的决策树出现过拟合的问题，过拟合是对训练样本过拟合，出现过拟合的原因可能是因为样本数量太少等。

2016-07-24 16:15:48 10021 5

原创马尔科夫决策过程

马尔科夫决策过程一.开篇的几句话：今天本想及时下班，但是还想再学点东西就留下来公司了，这个内容今天(周五)晚上估计写不完，不过明天我会来公司继续写的。做题看了一集加州理工大的机器学习的教学视频，里面提到增强学习(reinforcement learning)。当我回想这个算法的原理时我已经忘记了，所以今天网上学习了再写出来。二.马尔科夫决策树

2016-07-22 19:48:26 1493

原创奇异值分解(SVD)原理详解及推导-矩阵相关

SVD原理以及推导一。关于这篇文章的开始几句话看过我之前写过文章的童鞋们会发现我写文章的水平很烂的，所以看官们见谅啊！SVD不仅是一个数学问题，在数学问题上主要涉及矩阵的计算，矩阵已经忘记的童鞋们最好去复习一下相关知识啊。说实话我还没怎么在实际开发中用过SVD，但是SVD以前我不会，原理和推导过程还是有意思的。引用一句流行语——没时间解释了，快上车！！！！

2016-07-20 18:45:56 10150

原创随机梯度下降和批量梯度下降的原理和区别

在默认读者已经有一定的数学基础和算法基础的前提下，废话少说，直接上干货。1，Batch gradient descent最外层的Repeat until convergence，就是可以设置收敛条件的。下面一点代码来解释这个公式：这里设置循环100000代，在这里默认程序跑到100000代就收敛了，并且预测的和实际的之要大于0.000000001。看j循环：q[j]

2016-07-15 11:20:03 4250

原创数据挖掘决策树——C4.5

分类决策树——C4.5 前一篇文章我介绍的是分类决策树ID3，学习过ID3的同学肯定知道它的变体——C4.5。现在我们介绍另外一个经典的决策树C4.5。在很多介绍中，C4.5被看作是数据挖掘十大算法之一。C4.5是基于ID3改进的一种算法，相比于ID3算法，改进有如下几点：1，用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的

2016-05-29 21:39:00 879

原创数据挖掘决策树——ID3

经典的ID3算法一、ID3的介绍 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。 ID3算法

2016-05-27 09:17:46 1402

转载贝叶斯网络

一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量，可以是可直接观测变量或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。贝叶斯网络有一条极为重要的性质，就是在确定某一个节点的直接前驱节点的值后，这个节点条件独立于其所有非直接前驱前辈节点。

2016-05-24 20:23:08 465

转载分享机器学习——神经网络学习资料

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797

2016-04-06 01:44:47 426

转载关于K-means的详细介绍和优化方法

http://wenku.baidu.com/link?url=D3vu4BoqwbBu8Zaxttr347Y-rmzxyPhDmA6HqMpva-bNhL9CGMF9PrUQljgepDbOGNhybPZY9g3cnni5seYu3ROIwjb5lyGngQVHPoct-P7文章来自百度，比较简单但是值得一读。

2015-11-17 00:40:43 858

转载机器学习KNN算法很好的解释和实例

来自豆丁网的一篇介绍很仔细，特别是提到的关于算法的解释，值得分享。http://www.docin.com/p-523869207.html

2015-11-17 00:37:25 633

转载聚类经典方法K-means及其变种

http://wenku.baidu.com/link?url=D3vu4BoqwbBu8Zaxttr347Y-rmzxyPhDmA6HqMpva-bNhL9CGMF9PrUQljgepDbOGNhybPZY9g3cnni5seYu3ROIwjb5lyGngQVHPoct-P7内容介绍详细，公式很仔细，值得一读。

2015-11-16 23:39:19 1389

转载轻松理解SVM，支持向量机通俗导论

最近在学习支持向量机SVM的推导，感谢作者共享资源，对于理解SVM是很好的解释。链接 http://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399

2015-09-24 00:39:00 357

原创深度学习文章

深度学习(Deep Learning)的学习文章，感谢博主Zouxy的贡献。文章链接：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775488

2015-09-07 15:26:22 436

PANHUBO的博客