通常用反向传播算法训练，因为网络会将“进来的”和“我们希望出来的”两个数据集配对。这也被称为监督学习，相对的是无监督学习，在无监督学习的情况下，我们只负责输入，由网络自己负责输出。由反向传播算法得出的误差通常是在输入和输出之间差别的变化（比如

一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。

Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。

guidelines I’ve found to work well overthe years. 如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法？ 当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法

其知识体系各部分之间的不同之处。熟悉机器学习的人可能知道机器学习的主要模式就是监督学习和无监督学习了。 简而言之，监督学习就是我们已经通过之前已知的数据知道结果了。 此时，我们想建立一个模型来

联合概率)，MP(Marginal Probability边缘概率)，Bayesian Formula(贝叶斯公式)，L1 /L2Regularization(L1/L2正则，以及更多的，现在比较火的L2.5

机器学习六--K-means 聚类算法 想想常见的分类算法有决策树、Logistic 回归、 SVM 、贝叶斯等。 分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是

原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。 K-means

ning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的

ning-classifier/ 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点！ 对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的

技术和分类的技术紧密相关。通常情况下，当目标变量是连续数值时指的是回归，例如预测身高和体重。当预测的目标变量是名义或者说是类别变量时，指的就是分类，例如预测邮件是否是垃圾邮件。 无论是分类还是回归

大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的

戴克斯特拉先生是一位经常会被人们拿来引述的著名计算机科学家，人们谈论最多的是那些被他挑破的让人难以接受的事实真相。经常被人反复提到的一个就是他对BASIC语言的痛斥，但往往人们谈论这件事情时都忘了提到当时的背景——

它就是贝叶斯公式。 当科学在证明自己对世界的客观认知时，贝叶斯公式却融入了人类的主观性。 01 “不科学”的贝叶斯-拉普拉斯公式 贝叶斯定理是 18 世纪英国数学家托马斯·贝叶斯提出的概率理论。

数据挖掘分类挖掘对象 基于数据库的挖掘 基于web的挖掘 基于文本的挖掘 其他：音频、视频等多媒体数据库 11. 数据挖掘分类应用 响应模型 交叉销售 价值评估 客户分群 12. 数据挖掘分类挖掘模式

套特征探测器，可以探测到位于输入环节任何地方的某个具体特征实例，非常明智。既然一个特征的精准定位于分类无关，那么，我们可以在处理过程中适当舍弃一些位置信息。不过，近似的位置信息必须被保留，从而允许下面

括一些机器人的研发，例如 W。Grey Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（Johns Hopkins Beast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。

18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。

《雅虎研究院的数据集汇总》 介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction

《雅虎研究院的数据集汇总》 介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction