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機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些概念，請(qǐng)教。。 已有9人參與
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學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)大半年了，可是對(duì)于其中的很多概念都只是一知半解，甚至可以說大都只混了個(gè)眼熟，想在這里開個(gè)貼，希望已經(jīng)理解并已應(yīng)用的牛們可以不吝賜教，最好用幾句話或者一個(gè)簡(jiǎn)單例子把這些概念說明白，也想可以給初學(xué)者減少一些彎路。 大概說說我的一些理解，不對(duì)的地方請(qǐng)指出。 1、參數(shù)方法. 就是假定樣本都服從某種分布，然后在樣本中估算該分布的對(duì)應(yīng)相關(guān)參數(shù)。這種方法是的優(yōu)缺點(diǎn)很明顯，分布對(duì)了，很精確，錯(cuò)了，則誤差很大 2、非參數(shù)方法？ 從樣本中尋找分布，不估算參數(shù)，這個(gè)不太理解。。。 3、半?yún)?shù)方法？ 聚類屬于這種，K均值聚類的意思大概是把樣本分為k類，不斷地調(diào)整質(zhì)心點(diǎn)去調(diào)整集合。 4、支持向量機(jī)？ 支持向量就是在邊緣上的那些點(diǎn)，找到超平面wx+b=0。但具體怎么用，怎么非線性支持還是不太懂。。。-_-.. 5、貝葉斯估計(jì)？ 主要是根據(jù)貝葉斯公式，就是那個(gè)概率公式，使錯(cuò)誤概率最小。。 回歸針對(duì)的是連續(xù)函數(shù)，分類則是離散的， 馬爾科夫鏈主要是一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的描述，當(dāng)前狀態(tài)只跟上一狀態(tài)有關(guān)， 隱馬爾科夫鏈則是可以通過轉(zhuǎn)換變成馬爾科夫鏈，其中隱含著狀態(tài)轉(zhuǎn)換。 還有主成分分析，感知器，Logistic回歸，最大似然估計(jì)等等都不太懂。。 一大堆數(shù)學(xué)公式，看的頭都要爆了，機(jī)器學(xué)習(xí)是好東西，通過大量的樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)會(huì)一些規(guī)則規(guī)律，用于識(shí)別，找到正確操作方法，可是這人類學(xué)習(xí)過程痛苦啊。。有無前輩們可以給后來小輩指點(diǎn)一下迷津啊，跪謝。。。 |
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hijeffery
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。機(jī)器學(xué)習(xí)的話還是推薦Tom Michell 的 Machine Learning 這本書，內(nèi)容全，分類清楚，有中譯本。 
8樓2012-07-10 19:04:24
qiping929
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2樓2012-07-09 23:56:42
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3樓2012-07-10 00:00:10
4樓2012-07-10 12:32:33
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