开篇:首先这本书的名字很霸气,全书内容讲的是R语言在机器学习上面的应用,一些基本的分类算法(tree,SVM,NB),回归算法,智能优化算法,维度约减等,机器学习领域已经有很多成熟的R工具箱,毕竟这个领域被统计学称霸了十多年,常用R工具箱都可以在这里面找到http://www.rdatamining.com/docs,http://www.mloss.org/software/ 本书第一张介绍了R以及相应包的安装,同时拿了UFO数据集进行练手,数据集以及源码网上都有的 首先加载数据集(博客园的插…

本章主要介绍了分类算法里面的一种最基本的分类器:朴素贝叶斯算法(NB),算法性能正如英文缩写的一样,很NB,尤其在垃圾邮件检测领域,关于贝叶斯的网上资料也很多,这里推荐那篇刘未鹏写的http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/,作者深入浅出的概述了贝叶斯背后的思想跟应用领域,关于其理论方面可以参考斯坦福大学NG的machine learning cs299的讲义,关于代码实现可以参考一些开源的包或者自己动手写(之前,闲来无…

本章主要讲了对数据的一些基本探索,常见的six numbers,方差,均值等 > data.file <- file.path('data', '01_heights_weights_genders.csv') > heights.weights <- read.csv(data.file, header = TRUE, sep = ',') > heights <- with(heights.weights, Height) > summary(heights)…

本章是上一章邮件过滤技术的延伸,上一章的内容主要是过滤掉垃圾邮件,而这里要讲的是对那些正常的邮件是否可以加入个性化元素,由于每个用户关心的主题并非一样(有人喜欢技术类型的邮件或者购物促销方便的内容邮件等).如何把邮件按照用户的关注程度分类,把重要邮件优先让用户浏览, 无疑会大大的增加用户的体验. Tapestry作为最早的个性化邮箱,它通过分析用户阅读邮件的行为习惯对邮件进行排序,提供个性化服务.这个想结合最近的做的项目(游戏推荐)一起讲,跳过这一章看机器学习里面的回归问题.…

Week1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We alr…

Week 1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We al…

博客已经迁移到Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完毕了Andrew Ng在Cousera上的Machine Learning的第十周课程,这周主要介绍的是大规模机器学习.现将笔记整理在以下. Gradient Descent with Large Datasets Learning With Large Datasets 在前面介绍bias-variance的时候.我们曾提到一个比較各种算法孰优孰劣的实验,结论是"it's…

一.什么是机器学习? 计算机程序利用经验E(训练数据)学习任务T(要做什么,即目标),性能是P(性能指标),如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,成为机器学习.[这是汤姆米切尔在1997年定义] 大白话:类比于学生学习考试,你先练习一套有一套的模拟卷 (这就相当于训练数据),在这几套模拟卷上能得到差不多的成绩的时候(这个就是在训练数据得到的性能指标P理想),然后去考试(应用到实际生产生活中去).这就是机器学习的类比. 二.机器学习的好处 传统的编程技术完成的程序会在动态变化的生产环境中难以维…

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…