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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 机器学习中的一些概念，请教。。
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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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1楼 2012-07-09 23:35:19
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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。
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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。。。
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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。。
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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
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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。
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6楼2012-07-10 12:44:01
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tiny2007

铁杆木虫 (著名写手)
★
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看一下瓦普尼克的统计学习理论吧，唉，可怜的人啊。
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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。
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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
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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
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在交流中学习进步提高
10楼2014-10-24 19:14:55
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