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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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iamdaniel

金虫 (初入文坛)

[交流] 机器学习中的一些概念,请教。。 已有9人参与

学习机器学习大半年了,可是对于其中的很多概念都只是一知半解,甚至可以说大都只混了个眼熟,想在这里开个贴,希望已经理解并已应用的牛们可以不吝赐教,最好用几句话或者一个简单例子把这些概念说明白,也想可以给初学者减少一些弯路。
大概说说我的一些理解,不对的地方请指出。
1、参数方法.
就是假定样本都服从某种分布,然后在样本中估算该分布的对应相关参数。这种方法是的优缺点很明显,分布对了,很精确,错了,则误差很大
2、非参数方法?
从样本中寻找分布,不估算参数,这个不太理解。。。
3、半参数方法?
聚类属于这种,K均值聚类的意思大概是把样本分为k类,不断地调整质心点去调整集合。
4、支持向量机?
支持向量就是在边缘上的那些点,找到超平面wx+b=0。但具体怎么用,怎么非线性支持还是不太懂。。。-_-..
5、贝叶斯估计?
主要是根据贝叶斯公式,就是那个概率公式,使错误概率最小。。

回归针对的是连续函数,分类则是离散的,

马尔科夫链主要是一个状态转换的描述,当前状态只跟上一状态有关,
隐马尔科夫链则是可以通过转换变成马尔科夫链,其中隐含着状态转换。

还有主成分分析,感知器,Logistic回归,最大似然估计等等都不太懂。。

一大堆数学公式,看的头都要爆了,机器学习是好东西,通过大量的样本学习训练,学会一些规则规律,用于识别,找到正确操作方法,可是这人类学习过程痛苦啊。。有无前辈们可以给后来小辈指点一下迷津啊,跪谢。。。
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qiping929

至尊木虫 (著名写手)

尘埃落定


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
感觉问题好多。其实有些东西,找一些相关的书先了解其基础再去看课本会好懂很多。
2楼2012-07-09 23:56:42
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youth0826

至尊木虫 (著名写手)

weibo.com/138147022


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
建议看统计学习和概率论方面经典的英文教材。。。
QQ群:202610705,关注计算机视觉,模式识别,模式分析,机器学习,人工智能,统计学习,图像处理等,欢迎加入!
3楼2012-07-10 00:00:10
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iamdaniel

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by qiping929 at 2012-07-09 23:56:42
感觉问题好多。其实有些东西,找一些相关的书先了解其基础再去看课本会好懂很多。

有没什么好书介绍一下么? 课本的很多说的都是晦涩难懂。。
4楼2012-07-10 12:32:33
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yean1980

木虫 (正式写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
好多基础性问题

还是要看书啊  还有 就是动手做一做  比如 分类学习的问题  做一做程序才会 有感悟的
佛曰:不可说,不可说!
5楼2012-07-10 12:32:36
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iamdaniel

金虫 (初入文坛)

引用回帖:
5楼: Originally posted by yean1980 at 2012-07-10 12:32:36
好多基础性问题

还是要看书啊  还有 就是动手做一做  比如 分类学习的问题  做一做程序才会 有感悟的

可以大致说说您对这些概念的理解,或者您的学习过程吗? 不胜感激。
6楼2012-07-10 12:44:01
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tiny2007

铁杆木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
看一下瓦普尼克的统计学习理论吧,唉,可怜的人啊。
7楼2012-07-10 14:00:28
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hijeffery

金虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
问题果然很多啊。机器学习的话还是推荐Tom Michell 的 Machine Learning 这本书,内容全,分类清楚,有中译本。
8楼2012-07-10 19:04:24
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匿名

用户注销 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
本帖仅楼主可见
9楼2012-07-11 15:55:12
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emerwell

新虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
模式分类这本书可以看看
在交流中学习进步提高
10楼2014-10-24 19:14:55
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