Hpu_A的专栏

今天看到一篇文章，特别详细，安利一下，希望文章对你有所帮助！http://www.cnblogs.com/eastmount/p/5052871.html安装过程中可能遇到的问题包括：        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块

机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就

决策树是一种类似于流程图的树形结构，自上而下的给出分类规则。决策树方法分为决策树的构建和剪枝。1.决策树的构建是指从所有的可选属性中选择最优的分裂属性（最优即把训练集分为彼此差异最大的几部分）。其中，如何选择分裂属性是关键，我们通常用信息熵来描述信息的不确定性，用信息增益来描述信息熵减少的程度。x属性在y数据中期望信息量：信息增益：gain(p)=info(T) - i

SVM

随机森林

信息检索和网络数据领域（WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ACL, EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书。看一本书固然是好，但是有一个很大的缺点：一本书本身自成体系，所以包含太多东西，很多内容看了，但是实际上却用不到。这虽然不能说是一种浪费，但是却没有把有限力气花在刀口上。

事实上有许多的途径可以了解机器学习，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。机器学习的四个层次根据能力可以将学习过程分成四个阶段。这也是一个有助于我们将所有学习资源进行分类的好方法。初学阶段新手阶段中级阶段高级阶段我之所以把初学

机器学习是人工智能的一个分支，它通过构建算法让计算机学习，并且在数据集上使用这些算法来完成任务，而不需要进行明确编码。明白了吗？我们可以让机器去学习如何做事情！当我第一次听到它的时候，让我非常兴奋。那意味着我们可以对计算机进行编码，让它们自己去学习东西！学习的能力是智能最重要的一个方面。将这种能力运用到机器上，应该是向让计算机更智能迈出了一大步。事实上，机器学习是如今人工智能领域中