杂志上最近有一篇论文，作者比较了 179 种不同的分类学习方法（分类学习算法）在 121 个数据集上的性能，发现 Random Forest （随机森林）和 SVM （支持向量机）分类准确率最高，在大多数情况下超过其他

和普通的变量一样，数组在使用前都必须先声明。数组的声明分为一维数组和多维数组的声明，这是根据数组的分类来区分的。 一维数组的声明一般形式为： < 类型名> < 数组名>[ < 下标表达式>]＝{ < 初值表>};

其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合，形成不同的分类系统。对于无监督学习，它提供K-means和affinity

是一个Python机器学习工具包。它的重点是监督分类，已经有几个分类可用包括：SVMs (基于 libsvm)，K-NN，随机树，和决策树。它还能执行功能选择。这些分类器可以以多种方式相结合，然后组合成不同的分类系统。对于无监督学习，M

的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。 典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外

问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。 典型的决策树 顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元

）样例集合，如图 3 ，（ a ）一组训练样例和一个能正确分类这些样例的感知器决策面。（ b ）一组非线性可分的训练样例（也就是不能用任一直线正确分类的样例）。 x1 和 x2 是感知器的输入。“ + ”表示正例，“

评分预测算法，基于Learning To Rank的排序算法，甚至你再转换问题，把推荐问题再转换成分类问题，或者采用以上算法前先用各种聚类算法做数据的预处理，你可以折腾出很多很多的花样。 所以做推荐领

评分预测算法，基于Learning To Rank的排序算法，甚至你再转换问题，把推荐问题再转换成分类问题，或者采用以上算法前先用各种聚类算法做数据的预处理，你可以折腾出很多很多的花样。 所 以做

算法，因为似乎一 二十年前大学计算机课本里的《机器学习》就一直在讲这些东西，很久前互联网上就在用贝叶斯算法过滤垃圾邮件了，今天看起来也没有什么本质的改进。 后来我琢磨了很久，发现大家讲的大数据其实

语言模型： 可以将该模型看作一个函数，输入一个单词序列，输出单词序列的概率估计。该模型是贝叶斯定理的一个简单应用。在查询一定的情况下，它可以计算出所 有过滤器的先验概率P(filter|que

由于直接求解上式比较困难，因此我们想到求解完全数据{X, Z}的极大似然，而这是很容易的。根据贝叶斯定理，我们可以得到： （2） 两边作用log后，得到下式： （3） 接下来我们引入

来自 猎豹移动 - 全球最大的移动工具开发商 ... 项目 Python 中的 Kalman 以及贝叶斯过滤器 当然的, 是用 IPython notebook 创建的 Kalman 过滤器教材. 根据描述:"需要最低限制的数学知识

配套讲义 Pattern Recognition and Machine Learning 较难(偏贝叶斯) The Elements of Statistical Learning 较难 Understanding

，很正常的会认为再次出现正面的概率是50%，但由于我们之前有对这个进行了实验，即有了经验了，按照贝叶斯定律，出现正面的概率肯定会大于50%。BP神经网络也少了对前面结果的一种反馈。 常见，易懂的受

“数据科学”。“无数据科学”则是完全不同的领域：哲学。“数据科学”是一门通过系统观察，对照实验，贝叶斯推理的开放试验理念的科学学科。 “数据科学”的目标是从数据中得出有效的统计推论。标签“数据”是

娃与亚当的故事。总之这些解读大可不必放在心上。 好在简单并没有让乔布斯望而却步。苹果如今这个 logo 的诞生就是因为乔布斯认为，苹果最开始使用的 logo 太过复杂，要被人记住不容易。所以他招聘

游戏开发者麦特·托比阿尼（Matt Trobbiani）和克里斯·强森（Chris Johnson）是最好的朋友。两人亲密无间，一起长大，一起拿到计算机科学的学位，一起制作动画游戏，一起公布自己的游戏

在其个人主页给出了报价（20 美元/小时）： 我对使用宽泛的机器学习算法富有经验，包括监督学习【注1】（分类问题【注2】、回归分析【注3】）和非监督式学习【注4】（聚类【注5】），用数据解决现实世界的问题。 如果你

learning）和已有的学习范式有很大的不同。首先，监督学习（supervised learning）只能从标注的数据进行学习，只涉及一个学习任务；而对偶学习涉及至少两个学习任务，可以从未标注的数据进行学习。其次，半监督学习（semi-supervised