这两天面对一个问题，需要对一千多万条好几十维的数据做一下回归，并对新的数据进行预测。 吸取了上次的教训，这次的数据预处理使用的java，很顺利的转化成数据了。然后开始选择回归分析的工具，首先自己对matlab比较熟悉，所以找寻了很多个matlab的回归分析和拟合的工具，但是悲剧的是load数据的时候，由于数据太多，load不进去，最终出在textscan的这个matlab命令上，说是超过了最大限制数，但是我的内存还是很充足的，我认为matlab应该把这个问题处理一下，只要我内存足够，我就想load足够多的数据，不然怎么，...

在论文中咱们会经常看见一类图，比如说多类别文类问题，那么每一个类别分到其他类别都有一写数据，但是分到自己类别的毕竟多，这样计算百分比之后就形成了一个矩阵，如果分类正确率高的话，那么对角线上的元素的值，也就是自己到自己的那一部分，value就大。 我最近也在做多分类问题，要画这样的图，但是发现确实很少有代码，自己画的确实不好看，还牵扯到值的显示和x轴标签的旋转问题，所以一直自己也没空仔细研究，就去stackoverflow问了一下，马上就得到了答案，stackoverflow是个好站点啊，关于计算机领域等的...

用了之后，发现我用的都是1NN，所以查阅了一下相关文献，才对KNN理解正确了，真是丢人了。 左图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相 似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某...

MALLET是基于java的自然语言处理工具箱，包括分档得分类、句类、主题模型、信息抽取等其他机器学习在文本方面的应用，虽然是文本的应用，但是完全可以拿到多媒体方面来，例如机器视觉。 MALLET包含了足够的文本分类的算法，还有特征提取的算法等。文本分类的算法像是Naïve Bayes, Maximum Entropy, and Decision Trees等，而且也对代码做了优化。 MALLET也包含sequence tagging的工具和算法，例如信息抽取的应用等，算法有Hidden Markov Models, Maximum Entropy Markov Models, and Conditional Random Fields....

研究生数学建模已经第二天，这里休息之余，谈一谈这个题目的理解。 题目描述：对神经元特性的认识，最基本问题是神经元的分类。目前，关于神经元的简单分类法主要有：（1）根据突起的多少可将神经元分为多极神经元；双极神经元和单极神经元。（2）根据神经元的功能又可分为主神经元，感觉神经元，运动神经元和中间神经元等。主神经元的主要功能是输出神经回路的信息。例如大脑皮层的锥体神经元，小脑皮层中的普肯野神经元等。感觉神经元，它们接受刺激并将之转变为神经冲动。中间神经元，是介于感觉神经元与运动神...

论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 建议首选R...

互联网视频是热点，很多人都喜欢在线上直接观看视频。不过，互联网上的视频拥有海量、良莠不齐的特点。于是视频搜索引擎横空出世，迅雷狗狗的视频搜索则是其中的代表。近日，迅雷狗狗提升了视频搜索体验，增加分类，更好地引导，能够让我们的在线视频看得更尽兴。 　　一、热门视频 尽收眼底 　　只要打开迅雷狗狗http://www.gougou.com，单击“在线视频”链接，或者直接打开http://video.gougou.com/即可看到迅雷狗狗在线视频搜索的主界面。如图1所示，默认显示的是热门视频，近期最火最热的视频都可以看到。 　　...

Google Image Swirl是Google Labs里针对图片搜索的又一实验项目，它好像是将之前寻找相似图片的功能，与Search Options（搜索百宝箱）里的Wonder wheel（神奇罗盘）进行混搭。 　　比如在Image Swirl里搜索紫禁城先得到如上图的结果，基本上呈现出不同类型的紫禁城图片，如果你对某一类很感兴趣，那么可以继续点击其图片，深入探索，一次一次一直进行下去，如下图。 访问:Google Image Swirl     　　Image Swirl采用了为Similar Images和Picasa脸部识别开发的两个技术，来识别相似的图片，将他们归为一类，再利用...