QC的博客

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经元网络是机器学习学科中的一个重要部分，用来classificati

本文摘自：SVM(support vector machine 支持向量机) 简介基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。迄今为止，关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架，关于其实现方法大致可以分为三种：第一种是经典的（参数）统计估计方法。包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重

本文转自：机器学习与人工智能学习资源导引TopLanguage(https://groups.google.com/group/pongba/)我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器

本文转自：机器学习总结待以后深入了解：    机器学习，讨论的是如何让计算机程序进行学习。因为现实世界中有很多问题，不能通过直接编程解决，如手写数字识别，自动驾驶等。人们希望计算机程序也能像人一样，从已有的经验中进行学习，来提高它的性能。     那什么是机器学习了？首先来看什么是学习。学习的一般说法是，在经验的作用下，行为的改变。学习有一个要素，那就是经验，学习的结果是行为的改变。如