memory的专栏

转自：http://blog.163.com/rustle_go_go/blog/static/20294501420122110431306/    在准备组会报告的时候，无意中发现了“朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器”的说法。整理了相关的资料，对这个说法有了更深的了解，写了这篇博文。欢迎各路大牛拍砖。    一开始介绍朴素贝叶斯分类器和线性分类器的定义，然后介绍两种是线性分类器的

PCA主元分析，即找出数据中最主要的信息，去除次要的，以降低数据量。具体步骤是：1.对每个样本提取出有用的信息组成一个向量；2.求取出所有样本向量的平均值；3.用每个样本向量减去向量的平均值后组成一个矩阵；4.该矩阵乘以该矩阵的逆为协方差矩阵，这个协方差矩阵是可对角化的，对角化后剩下的元素为特征值，每个特征值对应一个特征向量（特征向量要标准化）；5.选取最大的N个特征值（其

简介贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图型模型，借由有向无环图(directed acyclic graphs, or DAGs )中得知一组随机变量{}及其n组条件概率分配(conditional probability distri

转自：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/By 刘未鹏– September 21, 2008Posted in:数学, 机器学习与人工智能, 计算机科学概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛

问: 已有哪些学校的课程应用了libsvm？德国弗赖堡大学，计算机科学学院应用科学系 数学与计算机科学部. Faculteit der Exacte Wetenschappen 荷兰，自由大学(VU). 威斯康辛大学-麦迪逊分校，电子工程与计算机工程系 以色列，以色列理工学院. 佛罗里达州立大学 计算机与信息科学系. 肯尼亚，奈洛比大学，计算机科学学院. 冰岛大学，

转自：http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-svd  （部分修改）We Recommend a Singular Value DecompositionIn this article, we will offer a geometric explanation of singular value decompositions a

转自：http://hi.baidu.com/hehehehello/item/40025c33d7d9b7b9633aff87Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概

安装环节：安装部分，可以参考网上的方法，或者自带readme文件，大致步骤都大同小异，具体安装过程可参考 http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7370177以下我说一下，我安装过程中所遇到的困难1、matlab未安装完整导致编译后libsvm仍无法使用 对于32位的系统，libsvm没有现成的命令执行文件供matla

首先搞清楚什么叫判别分析？Discriminant Analysis就是根据研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。比如在KNN中用的就是距离判别，当然这里的“距离”又有好几种：欧氏距离、街区距离、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是F