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Deep Learning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。deeplearning.net主页，里面包含

机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点2015-1-31阅读116 评论0简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。1）C4.5算法：ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。C

下面是本人在找机器学习岗位工作时，总结的常见机器学习算法（主要是一些常规分类器）大概流程和主要思想，希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的，那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题，往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程，而且要非常熟悉怎样使用它，什么场合用它，算法的优缺点，以及调参经验等等。说白了，就是既要会点理论，也要会点应用，

机器学习常见算法分类汇总作者：王萌星期三, 六月 25, 2014Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算9 条评论机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很

推荐几个机器学习算法及应用领域相关的中国大牛：作者: just1do1it (站内联系TA)    发布: 2012-08-15李航：http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/，是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年

机器学习算法基础概念学习总结http://blog.youkuaiyun.com/lantian0802/article/details/383334791.基础概念：(1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据，1分作为测试数据，进行试验。每次试验

0、写在前面的话      我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。      一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知

K-means聚类算法 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html     K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思

（EM算法）The EM Algorithm      EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式      回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实

转自：http://blog.youkuaiyun.com/yangliuy/article/details/7316496SVM入门（一）至（三）Refresh按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法，一起复习,然后继续SVM之旅.（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决