机器学习笔记（Chapter 08 - 回归）

回归是前面监督学习方法的延续，监督学习指的是有目标变量或者预测目标的机器学习方法。回归于分类的不同在于其目标变量是连续数值型。

2016-02-14

机器学习笔记（Chapter 07 - AdaBoost元算法）

元算法是对其他算法进行组合的一种方式。在做决定时，大家通常考虑吸取多个专家（分类算法）而不是一个专家的意见。当我们试图对样例数目不均衡的数据进行分类时，会遇到非均衡分类问题。

2016-02-11

支持向量机（Support Vector Machineds，SVM）是一个二类问题的分类器，实现方法多样，这里采用了序列最小优化（SMO）实现方法，并通过核函数拓展到非线性可分的SVM。

2016-02-09

Logistic回归根据现有数据对边界回归线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。

2016-02-04

最近在自学数据挖掘和机器学习方面的内容，参考《机器学习实战 - 美Peter Harrington》。整理笔记备忘，所有代码除小部分改动和增加外，都来自附书源码。下面为Chapter1~Chapter4内容。