发布时间：2015-01-26 20:22:34
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40101df0f.html先简要说一下支持向量机（support vectormachine,SVM）吧。感知机(perceptron)是二分类的线性模型，但是由于不同初值或选取不同的样本顺序，解是不同的，也就是不唯一的。在此基础上svm引入间隔最大化(marginmaximization)不仅是样本更容易分开，而且解是唯.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-18 21:46:47
转自：http://stblog.baidu-tech.com/?p=19一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-18 21:24:07
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6354bd9f0100yk4y.html上学期拿出一部分时间来做adaboost，做的时候做了一些笔记。论坛上也有一些正在读程序研究算法的人。我就把这份粗糙的笔记拿出来与大家分享一下吧。肯定有错误的地方，也有不妥当的地方，大家不要太相信我还有这个地方不能贴公式，不能贴图片，还有我很懒.........【阅读全文】
发布时间：2014-04-18 17:23:46
? 介绍一下Adaboost的历史。Adaboost的前身的Boosting算法。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于Valiant提出的PAC(Probably Approximately Correct)学习模型。Valiant和Kearns提出了弱学习和强学习的概念,识别错误率小于1/2,也即准确率仅比随机猜测略高的学习算法称为.........【阅读全文】
发布时间：2014-03-29 10:02:47
这个例子开始从lda线性分类算法，最后引出决策树分类算法，不错，初学者可以参考下网上的很多决策树算法都没有例子，都是就一堆代码都不知道参数怎么传递。直接用工具箱里面的决策树算法，不懂得就help一下就ok了。ClassificationSuppose you have a data set containing observations with measurements on .........【阅读全文】
