机器学习从入门到放弃之决策树算法

算法背景决策树故名思意是用于基于条件来做决策的，而它运行的逻辑相比一些复杂的算法更容易理解，只需按条件遍历树就可以了，需要花点心思的是理解如何建立决策树。举个例子，就好像女儿回家，做妈妈的给女儿介绍对象，于是就有了以下对话：妈妈：女啊，明天有没有时间，妈妈给你介绍个对象女儿：有啊，对方多大了。妈妈：年龄和你相仿女儿：帅不帅啊妈妈: 帅女儿：那我明天去看看妈妈和女儿对话的这个

业界 2016年06月27日

数据科学与机器学习导论

笔者的机器学习系列文章地址本文会随着笔者自己认知的变化而不断更新，有兴趣的话可以关注笔者的专栏或者Github。Introduction互联网的迅猛发展催生了数据的爆炸式增长。面对海量数据，如何挖掘数据的架子，成为一个越来越重要的问题。首先，对于数据挖掘的概念，目前比较广泛认可的一种解释如下：Data Mining is the use of efficient techn

业界 2016年06月26日

机器学习从入门到放弃之KNN算法

谈起机器学习，真是令人心生向往同时又让人头痛不已。心生向往是因为机器学习在很多方面都已经展现出其魅力，在人工智能的领域比如说AlphaGo，计算机视觉领域的人脸识别,车牌识别，靠近生活的有推荐系统,用户画像，情感分析等等,都或多或少用到机器学习的知识。其中大部分应用是相当能满足程序员心中的极客精神的但令人头不痛不已的当你去涉足机器学习这个领域的时候，你会发现其中涉及大量的数

业界 2016年06月21日

SVM零基础系列教程（二）

原文链接：SVM - Understanding the math - Part 2在SVM教程的第一部分中，我们了解了SVM的目标。它的目标是是寻找最大化间隔的超平面。但是我们如何计算这个边距？SVM = Support VECTOR Machine在支持向量机中，有一个概念，叫做向量（vector）。这也就是说理解向量和如何使用它们是很重要的。Here a short

业界 2016年05月15日