算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流程后，我在算法的选择和创造能 力上有了不小的提升。实话说，机器学习很难，非常难，要做到完全了解

1. 机器学习定义 机器学习（Arthur Samuel，1959）：在确定编程之外给予计算机学习能力的研究领域。 机器学习（Tom Mitchell，1998）：如果计算机程序对于任务T的 性能度量P

资讯信息进行学习吸收又非常的困难，所以特此做一个机器学习快讯专题，把平日遇到的优质文章整理罗列出来，等有时间或者遇到类似的问题的时候再看也是有益处的。 机器学习技术 12个用好朴素贝叶斯算法的小提示 使用随机森林：Use

第11章 　分析学习 神经网络和决策树这样的学习方法需要一定数目的训练样例，以达到一定级别的泛化精度。前面章节讨论的理论界限和实验结果反映出了这一事实。分析学习使用先验知识和演绎推理来扩大训练样例提供

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习 领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获

第10章 　学习规则集合 对学习到的假设，最具有表征力的和最能为人类所理解的表示方法之一为if-then规则的集合。本章探索了若干能学习这样的规则集合的算法。其中最重要的一种是学习包含变量的规则集合

第2章 　概念学习和一般到特殊序 从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的中心问题。本章介绍概念学习：给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别的一般定义。概念学习也可被看作一个搜索问题，它在

对于机器学习来说，不管你的水平怎么样，网络社区都是十分重要的。因为在你学习的过程中，你无法掌握所有新的算法，也无法实践所有新的数据。但是，通过网络社区的问答互助，你可以在学习过程中收获很多，网络社区的重要性也由此体现，JasonB

第8章 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例

cnblogs.com/liangliangh/p/4712600.html 机器学习（Machine Learning，简称 ML）和计算机视觉（Computer Vision，简称 CV）是非常令人着迷、

要点 机器学习中数学的重要性：良好的数理基础会让机器学习事半功倍，算法和模型的选择和理解都需要一定的数学基础。 机器学习中哪些数学知识是必备的：线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复

html 从今天开始，坚持每天学习一个机器学习的新知识，加油！ 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一，是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一颗决策树。 决策树表示法

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要 的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning

1、C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的

以前的机器学习似乎是阳春白雪，只有大公司和尖端高校实验室才能玩得转。有一群人，他们的梦想是使机器学习技术变得下里巴人，让人人都能用机器学习。他们分布在两类从事机器学习技术研发的公司： 提供机器学习技术平台

Python中最好的机器学习库

SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口 连接到几个不同的SVM的实现中，所有相同的底层，高效的内核实

和大多数人一样，小弟对各种机器学习和数据挖掘算法都小有兴趣，常用的算法也都知道基本思想，但尝试不多。最近收集了一些算法的实用技巧，待有空时仔细研读。 （1）机器学习那些事 & 机器学习根基 那些事儿：http://homes