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信息论学习总结（一）基础知识

我们考虑一下一个离散的随机变量x,当我们观察到它的一个值，能给我们带来多少信息呢？这个信息量可以看做是我们观察到x的这个值带来的惊讶程度。我们被告知一个不太可能发生的事发生了要比告知一个非常可能发生的事发生，我们获得信息要多。 所以信息量的多少依赖于概率分布p(x)，所以我们可以用关于p(x)的一个函数来建模信息量h(x).那什么函数模型适合表达呢？ 我们观察两个相互独立的事件x，y，我们观察它得到 ...
information theory信息论机器学习 
fuliang 评论(0) 有4413人浏览 2012-06-02 22:57

[转载]决策树模型组合之随机森林与GBDT

最近用到gbdt, 所以找资源学习一下，特转此文。 下面是原作者的版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者 ...
gbdtboosting机器学习 
cyzhang999 评论(0) 有1232人浏览 2012-03-27 14:47

机器学习是什么(Machine Learning)

里面称作者是周志华，我无从考证，只是转载。个人感觉写得很不错。转载至此。机器学习现在是一大热门，研究的人特多，越来越多的新人涌进来。不少人其实并没有真正想过，这是不是自己喜欢搞的东西，只不过看见别人都在搞，觉着跟大伙儿走总不会吃亏吧。问题是，真有个"大伙儿"吗？就不会是"两伙儿"、"三伙儿"？ ...
机器学习Machine Learning 
沙漠海 评论(0) 有2096人浏览 2012-02-29 14:11

stanford的一些课程

很多名校的课程都开放了~近期stanford更是突出 一口气报到了明年的课程 感兴趣的盆友们可以看看~ 自然语言处理 http://www.nlp-class.org/ 机器学习 http://jan2012.ml-class.org/ 算法设计分析 http://www.algo-class.org/ 人工智能 http://www.algo-class.org/ 人机交互 http:/ ...
开放课程stanfordnlp机器学习人工智能 
lcf11824 评论(0) 有1060人浏览 2011-11-30 11:09

standford 机器学习课阅读笔记——线性回归

一.机器学习算法的分类： 最主要包括两类：监督性学习和非监督性学习。 其它应用包括：增强性学习，推荐系统等 其运用的的领域非常广泛： 数据挖掘领域，自然语言处理，计算机视觉，电子商务的推荐等。。 二.关于监督性学习主要分为回归分析(regression)和分类(classification) supervised learning最主要特点就是有training examples，通过trainin ...
机器学习线性回归梯度下降 
wanghuazhongzju 评论(0) 有2124人浏览 2011-10-16 15:30

Weka下使用LibSVM的一点心得

  写这篇“Weka下使用LibSVM 的一点心得”本来并非有此想法，而是在使用Weka朴素贝叶斯分类器的时候，发现有一个LibSVM的选项。恰逢一个项目需要使用SVM分类器，所以就做了一下尝试。但是提示错误：“libsvm classes not in CLASSPATH”。在网上搜了一下，解决方法如下： 首先，在http://www.cs.iastate.edu/~yasser/wlsvm/ ...
weka机器学习 
carus 评论(1) 有2590人浏览 2011-10-13 15:15

introduction of ML

Machine Learning     —grew out of work in AI    —new capability for computers   Examples：     --Database mining           large datasets from growth of automation/web.           E.g, Web click ...
机器学习斯坦福公开课 
lcf11824 评论(0) 有1409人浏览 2011-09-30 11:10

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