关于机器翻译(73)代码解决方案的搜索结果

1：机器学习基石(10)--Logistic Regression

如果我们想要知道的并不是绝对的是或者非，我们只想知道在是非发生的概率（只想知道概率，不想知道结果）是多少的时候：虽然我们想要知道左边的完美数据，但是在实

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2：机器学习基石(12)--Nonlinear Transformation

本节课重要讲述非线性的问题怎么样才能变成线性的分类问题。到目前为止，我们会用模型进行线性的分类（左图），但是遇到右图的样子的时候，还是不能用一条线将它

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3：机器学习基石笔记（四）

四、 How Can Machines Learn Better? 我个人感觉第四讲是整个基石课程的精髓所在，很多东西说的很深也很好。　首先是overfitting的问题，过拟合是一个

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4：机器学习经典论文/survey合集

Active Learning Two Faces of Active Learning, Dasgupta, 2011 Active Learning Literature Survey, Settles, 2010Applications A Survey of Eme

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5：机器学习基石笔记（三）

三、How Can Machines Learn?　　第三节首先介绍了linear regression,线性可分的线性规划是有analytic solution的，林老师给我们推了一下，关键就是矩阵化

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6：机器学习二逻辑回归作业

作业在这，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。57维特征，2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数

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7：机器学习（二）线性归回模型

我们假设有M个样本，x表示输入，y表示输出。一个样本i，记为$(x^i，y^i)$。我们假设这个回归模型为$h(x)=\theta_0+\theta_1x$那么我们如何去评价拟合的效果

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8：常用python机器学习库总结

开始学习Python，之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言，虽然开发语言是Java，但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。这些年来，接触和使用了很

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9：《机器学习实战》——决策树

原理（ID3）：依次选定每个特征，计算信息增益（基本信息熵-当前信息熵），选择信息增益最大的一个作为最佳特征；以该特征作为树的根节点，以该最佳特征的每一个值作为

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10：《机器学习实战》——K近邻算法

原理：(1) 输入点A，输入已知分类的数据集data(2) 求A与数据集中每个点的距离，归一化，并排序，选择距离最近的前K个点(3) K个点进行投票，票数最多的分类即为

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11：机器视觉中的目标检测

今天撇去不同目标追踪算法的框架，比如KCF、TLD、Mean Shift等，忽略它们繁琐的公式，看了对目标检测的基本理解。这里做一个简单的总结，目标检测的框架一般是

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12：常用机器学习方法总结

1.决策树算法　　决策树是一种树形分类结构，一棵决策树由内部结点和叶子结点构成，内部结点代表一个属性（或者一组属性），该结点的孩子代表这个属性的不同取值

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13：机器学习树的算法总结

1.决策树骤如下：（1）：假设T为训练样本集。（2）：从属性集合Attributes中选择一个最能区别T中样本的属性。（3）：创建一个树节点，它的值为所选择的属性。创建此节点

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14：机器学习之数据预处理

归一化处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerX_scaler = StandardScaler()y_scaler = StandardScaler()X_train = X_scaler.fit_t

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15：机器学习-分类器-Adaboost原理

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算

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16：OpenCV机器学习库函数--SVM

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动，取消了CvSVMParams这个类，因此在参数设定上会有些改变。opencv中的svm分类代码，来源于libsvm。#include "openc

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17：机器学习－数值预测的树

树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regression tree跟model tree.1.Regression Tree数

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18：机器学习 k-临近算法

程序清单一：from numpy import *import operatordef creatDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ["A

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19：【转载】Spark学习 & 机器学习

继续Spark学习，开始的文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6106603.html参考了这个系列的文章：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.ht

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20：机器学习笔记——K-means

K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入參数，因此，在执行此算法前，须要预计须要的簇的个数。如果有n个点，须要聚到k个簇中。K-means算法首

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