原文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179   一、概述        机器学习算法在近几年大数据点…

目录 统计学习方法. 1 统计学习方法概论. 1 基本概念. 1 统计学习三要素. 1 模型的评价与模型选择. 2 机器学习. 3 加载数据集. 3 加载数据. 3 划分数据集. 3 学习和预测. 3 Example 3…

简易推荐系统功能: 1.基于物品相似度,向同一用户推荐不同的相似商品(user:items=1:N); 2.基于用户相似度,将同一商品推荐给不同的未购买用户(users:item=N:1); #coding=utf-8 …

L1 和 L2 loss 有什么区别。 L1 我理解成 1 维向量的距离。假设只有一个座标轴，上面每一个点都有一个 x 座标。现在需要求 x1 , x2 两个点的距离。很简单吧，距离就是： |x1-x2| 。 loss …

机器学习技术在监控工具中的应用已经成为 IT 运维与 DevOps 团队的一大热点话题。尽管相关的使用案例很多，对 IT 团队而已真正的「杀手级应用」是机器学习如何提高实时事件管理能力，从而帮助较大规模的企业提高服务质量…

机器学习的基础概念 机器学习时一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多…

机器学习的分类： 机器学习有多种类型，可以根据如下规则进行分类： 是否在人类监督下进行训练（监督，非监督，半监督和强化学习） 是否可以动态渐进学习（在线学习 vs 批量学习） 它们是否只是通过简单地比较新的数据点和已知的…

ROC曲线ROC曲线：中文称受试者工作特征曲线横坐标为假阳性率FBR FBR = FP/N N 是负样本数量 FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数纵坐标为真阳性率 TPRTPR = TP/P TP P是正样本的数…

计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 2019-01-05 基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant 2019-01-03 深度学习Tensorflow…

参考博客：http://blog.csdn.net/u010167269/article/details/51340070 在以前的网络训练中，有关于验证集一直比较疑惑，在一些机器学习的教程中，都会提到，将数据集分为三部…

一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发…

使用H2O进行集成学习 介绍 集成学习就是组合多个机器学习算法，从而得到更好的预测性能。许多流行的现代机器学习算法实际上就是集成。比如说随机森林 和 Gradient Boosting Machine…