随着开源思想的逐渐兴起，很多机器学习领域的算法都已经实现为开源的库、包或代码。如何在这些已有资源的基础上进行高效开发，是最近几年热议的话题。那么，是不是公司或个人就不需要再对这些算法进行手动实现了呢？近日，Quora网站发起了对于

关于优化算法的求解，书上已经介绍了很多的方法，比如有梯度下降法，坐标下降法，牛顿法和拟牛顿法。梯度下降法是基于目标函数梯度的，算法的收敛速度是线性的，并且当问题是病态时或者问题规模较大时，收敛速度尤其

单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学 推理，又过于枯燥和生涩，但另一方面，想把两者结合起来也不是件容易的事。所以，

原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离

基础概念： (1) 10折交叉验证： 英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据，1分作为测试数据，进

years. 如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法？ 当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法（同时确保在每个算法上也测试不同的参数），最后选择在交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个

GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、A

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了，对数据挖掘来说，商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等；由于个人学习和版权、算法定制等问题，开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也

常见程式演算”主要收集一些常见的程式练习题目，您可以藉这些题目培养一些程式设计逻辑的感觉，对题目的分类只是个大概，方便索引而已，实作的部份是使用 C 及 Java。 河内塔 费式数列 巴斯卡三角形 三色棋 老鼠走迷官（一） 老鼠走迷官（二） 骑士走棋盘 八个皇后 八枚银币 生命游戏 字串核对 双色、三色河内塔 背包问题（Knapsack Problem）

7个最常见的机器学习任务及相关方法

编注：本文作者是 Codecademy 的分析主管 Cheng-Tao Chu，其专长是数据挖掘和机器学习，之前在 Google、LinkedIn和Square就职。 统计建模非常像工程学。 在

K-means方法是一种 非监督学习 的算法，它解决的是 聚类问题。 1、 算法简介 ：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象

com/junyuhuang/p/4572408.html 前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的 完全决策树对

else return -1; } } 四、二叉树查找 1.二叉树查找算法 a.非递归算法 btree *search(btree *b,int x){ /*在二叉树b中查找x的过程*/

仍然可以将g当做是特征转换，接下来使用一个非线性模型来得到最终的模型参数，这就是该文要介绍的决策树算法 1. 决策树的表达式 决策树的表示方式可以有两种形式。 第一种是从路径的角度（Path

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。

中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、控件复杂度高

。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开，之前机器之心推出了Andrew Ng系列，而本次机器之心精选华盛顿大学教授、热门畅销书《主算法》（The Master Algorithm）作者Pedro

个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的

ongPo） K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。 K-means 算法的优缺点： 1.优点：容易实现