yezi_1026的博客

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52642562由于和笔者的想法比较相同，特转载，以作记录，也供跟多人讨论自从 MIT Technology Review（麻省理工科技评论） 将 深度学习 列为2013 年十大科技突破之首。加上今年 Google 的 AlphaGo 与 李世石

版权声明：    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。前言：    第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理

1.      概述支持向量机（supportvector machine，svm）是一种被认为是效果最好的现成可用的分类算法之一。这个“现成”很重要，因为他在学术界和工业界都混得很好（而不同于有些算法，在抽象出来的模型里面很完美，但是在实际问题效果很差。）2.      间隔（几何间隔）对于上面第一个图，它们已经分的足够开，因此可以很容易在图中画出一条直线将2组数据分开，

转自博客：http://blog.youkuaiyun.com/skyline0623/article/details/8154911#comments算法代码 Github传送门：K-MeansCluster@skyline0623数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域内都被广泛地应用，包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析、信息检索以及生物信息等。聚类是把相似的对象通

过拟合