机器学习

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。”

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自我代码提升之逻辑回归

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docker-torch-rnn

docker-torch-rnn的方式1.  Installation of Docker     参考https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/install/ubuntu.html#...
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聊聊泛化低秩模型

在机器学习及数据挖掘领域中，数据集中的每个样本通常用一行数据来表示，其中每个数据表示某种特征的具体表现，所有数据样本会构成一个矩阵。一般情况下，会...
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支持向量机：核方法

（这里是本章会用到的 Jupyter Notebook 地址）（考试周写专栏真有种忙里偷闲的感觉 _(:з」∠)_）关于核方法的比较严谨的叙述，个人建议观众老爷们...
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朴素贝叶斯和贝叶斯网络算法及其R语言实现

 最近在硬怼data mining，总算把几个月前说好的正面刚算法的计划给开了个头。毕竟在小编的计划中将来是打算偏机器学习的，不懂算法实现肯定是转型无望了...

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