- 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录：
- 2、分类 1、过分拟合问题： 造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易受过分拟合的影响。（由于训练数据缺乏具有代表性的样本，在没有多少训练记录的情况下，学习算法仍然继续细化模型就会产生这样的模型，当决策树的叶节点没有足够的代表性... 2、分类 1、过分拟合问题： 造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易受过分拟合的影响。（由于训练数据缺乏具有代表性的样本，在没有多少训练记录的情况下，学习算法仍然继续细化模型就会产生这样的模型，当决策树的叶节点没有足够的代表性...
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- 前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv09... 前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv09...
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- 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是stanford的machine learning公开课，在verycd可下载，可惜没有翻译。不过还是可以看。另外一个是prml-pattern recognit... 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是stanford的machine learning公开课，在verycd可下载，可惜没有翻译。不过还是可以看。另外一个是prml-pattern recognit...
- 接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率PsaPsa状态值函数的估计是自举的(bootstrapping)，即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数。 相对的，蒙特卡罗方法的特点则有： 可以从经验中学习不需要环境模型状态值函... 接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率PsaPsa状态值函数的估计是自举的(bootstrapping)，即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数。 相对的，蒙特卡罗方法的特点则有： 可以从经验中学习不需要环境模型状态值函...
- 1、苏冉旭的博客 讲解很详细 2、leftnoteasy 有一些数学基础知识 3、JerryLead 4、Rachel Zhang的专栏 5、tornadomeet 东西很多，内容很丰富 6、fansy... 1、苏冉旭的博客 讲解很详细 2、leftnoteasy 有一些数学基础知识 3、JerryLead 4、Rachel Zhang的专栏 5、tornadomeet 东西很多，内容很丰富 6、fansy...
- 在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。 本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求... 在机器学习中的矩阵向量求导(二) 矩阵向量求导之定义法中，我们讨论了定义法求解矩阵向量求导的方法，但是这个方法对于比较复杂的求导式子，中间运算会很复杂，同时排列求导出的结果也很麻烦。因此我们需要其他的一些求导方法。本文我们讨论使用微分法来求解标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求导。 本文的标量对向量的求导，以及标量对矩阵的求...
- 1.定义 标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 —-《Machine Learning》Tom M.Mitchell 2.出现过拟合的一些原因 （1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）... 1.定义 标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 —-《Machine Learning》Tom M.Mitchell 2.出现过拟合的一些原因 （1）建模样本抽取错误，包括（但不限于）...
- 第一周 一、 引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么？ 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解II 2.5 梯度下降 ... 第一周 一、 引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么？ 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理解II 2.5 梯度下降 ...
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