深入浅出机器学习
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深入浅出机器学习之生成模型，高斯判别
本文以斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版为基础，融合自己的理解。主要想再次降低门槛，省去复杂的公式推导，强化思路的分析。原创 2015-11-22 19:57:07 · 1445 阅读 · 0 评论 -
深入浅出机器学习之支持向量机SVM1
根据julyhttp://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837的博客内容，加上自己的理解，侧重细节基础。原创 2015-11-27 11:21:37 · 1587 阅读 · 0 评论 -
深入浅出机器学习之支持向量机SVM2（线性可分部分）
对http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7624837的文章进行少量的注解，请结合原文来看。原创 2015-12-13 16:20:20 · 923 阅读 · 0 评论 -
深入浅出机器学习之支持向量机SVM(SMO算法)
第一版先把主要的框架说一下，细节再补充。对于不想看内部细节的人，还是比较好的。原创 2015-12-18 10:03:25 · 4185 阅读 · 0 评论 -
机器学习之岭回归
机器学习中的岭回归原创 2016-03-03 14:05:39 · 1282 阅读 · 0 评论 -
机器学习中方差与偏差的理解
机器学习中的偏差与方差转载 2016-03-21 11:10:48 · 494 阅读 · 0 评论 -
半朴素贝叶斯分类器（周志华《机器学习》）
基于周志华《机器学习》，通俗讲解半朴素贝叶斯分类器原创 2016-05-12 15:27:35 · 10232 阅读 · 2 评论 -
线性回归与logistic回归的思路
原创 2016-07-08 10:33:28 · 559 阅读 · 0 评论 -
tesseract的一个c++版本demo
Tesseract ExampleBuildingBefore building take a look at cppan.yml file. Create a local copy of it in your project structure.务必按照cppan。其实就是下载下来放到环境变量里面。WindowsPrerequisites:Download g翻译 2016-11-02 16:36:13 · 4117 阅读 · 0 评论