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循环神经网络(RNN)
前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-Delay Neural Networks，TDNN）[Waibel et al., 1989]。循环神经网络(recurrent neural network， RN...
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Machine Learning -- 主动学习(AL)
主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，进而减少分类训练集的大小，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想，一些最新研究成果及其算法分析，并提出和分析了...
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Machine Learning -- EM算法
0 EM算法综述迭代使用EM步骤，直至收敛。可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中，然后观察是否一样多，把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中，这个过...
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Machine Learning -- Bayesian network
我们有：链接地址：http://www.dataguru.cn/thread-508373-1-1.html0 引言事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一...
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GBDT入门教程之原理、所解决的问题、应用场景讲解
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART （Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于...
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基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人（使用NB进行场景分类）
chatterbot是一款python接口的，基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰，可扩展性好，简单实用的特点。本文通过chatterbot 的不同adapter来介绍如何构建自己的聊天机器人，关与chatterbot详细资料请请阅读源码，纯Python写的，阅读性比较强。好啦，我就直接上代码了。PS:现在正在收集语料库，过段...
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Machine Learning -- GBDT(RF)
前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时， 单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。模型组合（比如说有Boosting，Bagging等...
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如何准备机器学习工程师的面试？
我之前面试一些公司的机器学习或者数据挖掘工程师的职位。感觉自己准备的不够充分。想了解下一般会问哪些问题，考察哪些方面的东西？？周开拓~~~~~~~~~~~~~~~机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度1. 理论方面，我推荐最经...
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回归预测之入门
最近一段时间再看斯坦福大学几期学习的教学视频，有百度首席工程师、百度大脑以及百度研究院的负责人吴恩达教授讲述，内容深入浅出，推荐想踏入机器学习领域的童鞋观看。这儿为了加深对知识的认知，在这儿整理出来跟大家分享交流(中间活血有一些纰漏希望大家指出改正)。这个系列主要想能够用数学去描述机器学习，想要学...
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高斯混合聚类(GMM)及代码实现
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster ，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率。作为一个流行的算...
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特征学习
Contents1 关键词2 为什么需要进行特征学习3 无监督学习解决的问题4 功能强大的特征学习1. 关键词自我学习/自学习 self-taught learning无监督特征学习 unsupervised feature learning自编码器 &nb...
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【爆】机器学习与大数据面试问题与答题思路
（更多消息关注公众号：机器学习算法与Python学习）1、平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识；2、算法研究类 - 文本挖掘，如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等； - 推荐，广告推荐、APP 推荐、题目推荐...
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机器学习资料整理(欢迎补充)
本博文所整理的机器学习书籍来自于博主平时的积累的一些资料，可能还有一些经典的机器学习书籍为包含其中，欢迎大家留言区补充，分享给大家。(本文所陈列的所有书籍电子版请链接：http://pan.baidu.com/s/1c10iQnm )机器学习-Tom M.Mitchell Tom M.Mitchell，是卡内基梅...