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K近邻算法

        原理：有一个训练样本集，而且训练集中的每组数据都有一个分类。输入分类不确定的数据后，输入数据的每个特征会和训练集中数据对应的特征进行比较，计算出它们之间的“距离”。把这些“距离”排序，选择距离较“近”的K个，统计这K个样本的类别，数目最多的就认为是输入数据所在的分类。       关键点：1.K值的选取。2.选择哪些特征来描述对象。3.“距离”的定义
机器学习K近邻算法 
wmyyx091 评论(0) 有887人浏览 2014-03-03 19:38

Mahout – 机器学习

wget http://mirrors.ustc.edu.cn/apache/mahout/0.8/mahout-distribution-0.8.tar.gz tar -xzvf mahout-distribution-0.8.tar.gz cd mahout-distribution-0.8 sudo vi /etc/profile 增加：     export PATH= ...
Mahout – 机器学习Mahout机器学习 
wbj0110 评论(0) 有826人浏览 2013-12-03 09:43

HMM三个问题

HMM有三个典型问题: 1.已知模型参数，计算某一特定输出序列的概率.通常使用forward算法解决. 2.已知模型参数，寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决. 3.已知输出序列，寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Welch算法以及Reversed Viterbi算法解决.
机器学习 
thd52java 评论(0) 有2293人浏览 2013-11-24 22:51

梯度下降算法

回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二 ...
机器学习 
wang4674890 评论(0) 有690人浏览 2013-11-23 23:20

伽马贝塔函数

在数理方程、概率论等学科经常遇到以下的含参变量的积分            ，  它们依次为第一类和第二类欧拉（Euler 1707~1783 瑞士数学家）积分，或依次称为贝塔（Bata）函数和伽马（Gamma）函数，这一节主要讨论这两个函数的若干性质。  11.3.1  伽马函数 显然，我们应首先考虑伽马函数                                        ...
机器学习 
thd52java 评论(0) 有2586人浏览 2013-11-13 09:56

Mahout系列之----kmeans 聚类

Kmeans是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。 Kmeans算法描述 输入：簇的数目k；包含n个对象的数据集D。 输出：k个簇的集合 ...
mahout机器学习 
thd52java 评论(2) 有3252人浏览 2013-11-10 12:26

weka 算法大全

关联规则挖掘   （一）  Apriori    （二）  FilteredAssociator    （三）  FPGrowth    （四）  GeneralizedSequentislPatterns   （五）  PredictiveApriori   （六）  Tertius    Cluster    （一）  CLOPE   （二）  Cobwe ...
weka机器学习 
thd52java 评论(0) 有7117人浏览 2013-11-10 12:24

mahout系列之-----相似度

Mahout推荐系统中有许多相似度实现，这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度。对于数据量以及数据类型不同的数据源，需要不同的 相似度 ...
机器学习mahout 
thd52java 评论(0) 有2244人浏览 2013-11-09 14:47

Mahout 系列之----距离度量

x = (x1,...,xn) 和y = (y1,...,yn) 之间的距离为   （1）欧氏距离   EuclideanDistanceMeasure     （2）曼哈顿距离  ManhattanDistanceMeasure      （3）马氏距离MahalanobisDistanceMeasure 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯提出的，表示数据的协方差距离。 ...
机器学习mahout 
thd52java 评论(0) 有1156人浏览 2013-11-09 14:43

推荐系统初探之一 —— 寻找相似的用户

       推荐系统初探之一  —— 寻找相似的用户        不知当你登陆亚马逊、淘宝等购物网站时，是否留意过那神奇推荐栏：当你买过一部手机，那里会出现你需要的手机配件；但你买过一本书，它会给你推荐一大堆类似的书籍；而有时候它甚至会向你推荐你可能喜欢的影片，即使你可能只在这买过食品……         其实，大多数购物网站都会有一个推荐系统，通过分析你的兴趣偏好，找到与你有相同品味的 ...
机器学习提供推荐相似度评价欧几里得距离皮尔逊相关度 
t1174779123 评论(1) 有1720人浏览 2013-10-16 01:22

大数据系列9：Mahout – 机器学习

wget http://mirrors.ustc.edu.cn/apache/mahout/0.8/mahout-distribution-0.8.tar.gz tar -xzvf mahout-distribution-0.8.tar.gz cd mahout-distribution-0.8 sudo vi /etc/profile 增加：     export PATH=$PAT ...
Mahout机器学习大数据搜索引擎网络爬虫 
yangshangchuan 评论(0) 有7052人浏览 2013-10-03 00:15

【原】斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的《机器学习》公开课观后感

近日，在网易公开课视频网站上看完了《机器学习》课程视频，现做个学后感，也叫观后感吧。 学习时间 从2013年7月26日星期五开始，在网易公开课视 ...
机器学习Andrew Ng斯坦福大学公开课视频资源 
liliphd 评论(1) 有17522人浏览 2013-08-22 17:28

推荐系统的评价指标

最近一直在看推荐系统相关的东西，深深感到人过30后记忆力下降，一些概念看过很容易就忘了，还是记录到这里。 -------------------------- 评价一个推荐系统的好坏，有很多种方式，项亮的《推荐系统实践》中已经有比较全面的描述。书中给出了十种评价的维度，其中准确率、召回率、多样性这三种指标可以通过离线实验计算得出。其余的用户满意度、信任度等指标则需要通过问卷调查和在线实验得出。 ...
推荐引擎推荐系统mahout机器学习 
yuxie 评论(1) 有3345人浏览 2013-08-04 03:16

mahout0.7成功编译总结

  欢迎喜欢深入了解推荐系统和mahout的兄弟加入群     推荐系统之Mahout  135918911   一直在学习mahout，工作中使用的是0.7跑算法，进行测试，但是在使用maven导入eclipse中构建的时候出现了问题， 首先由于m2e的lifeStyle覆盖问题，两个插件不能使用，如下图   m2e插件现在已经被eclipse托管，在看eclipse官方网站看过文 ...
hadoopmahout推荐机器学习算法 
davidxiaozhi 评论(0) 有2323人浏览 2013-07-05 22:14

机器学习 四 基本方法一

摘自： 《数据挖掘-实用机器学习技术》 一、推断基本规则，1规则（1-rule） 定义：建立一个只对单个属性进行测试的规则，并进行不同的分支。 ， ...
机器学习基本方法 
blackproof 评论(0) 有1417人浏览 2013-07-03 17:43

机器学习 三 输出

  机器学习：输出   机器学习的输出时一系列的模式的表达方式，是推断数据输出结构的技术 以下就是输出结构的表达方式：   一、决策表 与输 ...
机器学习输出 
blackproof 评论(0) 有1876人浏览 2013-06-28 18:39

机器学习 二 输入

机器学习：输入   一、四种学习方式： 1.分类学习 classification learning ： 用一个已分类的样本集表示学习方法 2.关联学习 association learning ： 寻找任何特征之间的关联 3.聚类 clustering ： 寻找能够组合在一起的样本，并以此分组 4.数值预测 numeric prediction ： 预测出的是一个数值量，不是离散类 ...
机器学习输入 
blackproof 评论(0) 有1872人浏览 2013-06-27 15:15

机器学习 一 基本概念

机器学习基本概念：（定义） 1.机器学习：从数据中寻找有价值的模式（操作）           通过学习表现更好的行为（操作）   2.属性列表法：属性的组合，对应结果   3.决策列 decision list ： 属性组合对应结果明确结果（可以减少决策判断次数，如下雨yes，玩no。之后的条件就无需判断），有上下文。   4.决策树法：指出做出的决策顺序，和建议       ...
机器学习 
blackproof 评论(0) 有1222人浏览 2013-06-26 19:49

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