机器学习
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tinamisu
厦门大学CS在读博士，方向：计算机视觉人体行为分析
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《机器学习》学习笔记_0.参考书、学术资源
厦大智能系机器学习课程笔记，与君共勉。教材：《统计学习方法》，李航，清华大学出版社——优：逻辑清晰，缺：图较少参考书[1] Dudaand Hart,《模式分类》——优：图多[2] E.Alpaydm, 《Introduction to Machine Learning》,2ed[3] 《机器学习实战》，人民邮电出版社——优：python代码实现原创 2014-02-20 09:44:20 · 1233 阅读 · 0 评论 -
《机器学习》学习笔记_1.机器学习的分类
本篇包括：机器学习的分类（分类与回归、监督/半监督/无监督/增强学习、多示例多标签学习、判别式方法/产生式方法、统计学习的三要素）。1. 分类与回归以体重为例：分类classification：输出值为确定的类别标签，可能的标签有{正常、胖、瘦}回归regression：输出为实数值，如80， 130， 103。分类和回归其实可以转换，如回归中，把低于90的定义为瘦，高原创 2014-02-20 10:03:28 · 1001 阅读 · 0 评论