【机器学习算法应用系列】一些初衷

冬季学期已经结束了,为了迎接即将到来的实习面试。同时,也为了提高自己在机器学习应用领域的能力。我还是决定写一个系列(暂且就叫“机器学习算法应用与实战系列”)的文章,主要还是用于自己以后能够更方便的使用,并能在写机器学习算法或这调用机器学习算法时,对算法有一些新的领会。会不断完善和细化文章的内容。

    给自己的定位就是对算法原理有个大概的了解,不要求透彻,因为自己的数学基础实在有限。但是,在一定的理论基础之上,能够明确算法应用的以下几个关键点:

      1、算法的适用情景

      2、算法的输入输出

      3、算法的使用源码(JAVA、PYTHON)

      4、算法的复杂度

      5、算法的特点,优劣

      (etc)

系列会更的很慢,但是不会停止。

                      2015年1月21日

时间: 2024-08-25 22:39:36

【机器学习算法应用系列】一些初衷的相关文章

机器学习算法系列(1):K近邻

一.K近邻算法 K近邻算法简单.直观.首先给出一张图,根据这张图来理解最近邻分类器. 根据上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.也就是说,现在,我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类(蓝色小正方形或者红色小三角形),下面,我们就要解决这个问题:给这个绿色的圆分类. 我们常说,物以类聚,人以群分,判别一个人是一个什么样的人,常常可以从他身边的朋友入手,所谓观其友,而识其人.我们不是要判别上图中那个绿色的圆

机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码)

本文资源翻译@酒酒Angie:伊利诺伊大学香槟分校统计学同学,大四在读,即将开始计算机的研究生学习.希望认识更多喜欢大数据和机器学习的朋友,互相交流学习. 内容校正调整:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年4月 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/51192086 声明:版权所有,转载请联系作者并注

<转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码)

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

【机器学习算法实现】kNN算法__手写识别——基于Python和NumPy函数库

[机器学习算法实现]系列文章将记录个人阅读机器学习论文.书籍过程中所碰到的算法,每篇文章描述一个具体的算法.算法的编程实现.算法的具体应用实例.争取每个算法都用多种语言编程实现.所有代码共享至github:https://github.com/wepe/MachineLearning-Demo     欢迎交流指正! (1)kNN算法_手写识别实例--基于Python和NumPy函数库 1.kNN算法简介 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算

机器学习算法( 四、朴素贝叶斯算法)

一.概述 前两章我们要求分类器做出艰难决策,给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案.不过,分类器有时会产生错误结果,这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同时给出这个猜测的概率估计值. 概率论是许多机器学习算法的基础,所以深刻理解这一主题就显得十分重要.第3章在计算特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识,在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值的次数,然后除以数据集的实例总数,就得到了特征取该值的概率.我们将在此基础上深人讨论.      本章会给出一些使用概率论进行分类的方

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是

机器学习算法介绍

什么是程序 计算机程序,是指为了得到某种结果而可以由计算机(等具有信息处理能力的装置)执行的代码化指令序列(或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列). 通俗讲,计算机给人干活,但它不是人,甚至不如狗更懂人的需要,那怎么让它干活呢,那就需要程序员来写程序,程序就是计算机能懂的语言(指令),然后计算机可以执行这些程序(指令),最终完成任务. int n = std::atoi(argv[1]); //求n的阶乘 double result = 1.0; for (int