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【机器学习】（七）马尔可夫链、马尔可夫随机场、条件随机场
概率模型与概率图模型 概率模型 概率模型（probabilistic model）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。在概率...
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【机器学习】（八）强化学习的基本概念、e贪心算法、Softmax算法强化学习（reinforcement learning，RL）是机器学习的一个领域，主要通过在环境（environment）中采取动作（acti...
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【机器学习】（六）支持向量机
支持向量机基本模型 支持向量机的基本思想是，在如下的样本集中： 基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开 划分超平面可以...
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【机器学习】（五）神经网络
神经元模型 神经网络（neural networks）定义为：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经...
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【机器学习】（四）决策树基本流程 决策树（decision tree）是基于树结构进行决策的，是一种符合人类面临决策问题时的思考方式。采用了分而治之（divide-an...
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【机器学习】（三）线性模型基本形式 给定由d个属性描述的示例x=(x1; x2; …; xd)，其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linear model）试图...
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【机器学习】（二）模型选择与评估误差与过拟合 误差 假设m个样本中有a个样本分类错误 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例，E=a/m 精度（acc...
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【机器学习】（一）机器学习基础
基本概念 机器学习（Machine Learning） 机器学习研究的内容是关于在计算机上从数据/经验（data/experience）中产生模...
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