关于这些概念看过很多次了，但一直都记不住，索性用笔记形式记下来备查吧。1. 熵Entropy关于熵的基本概念就不说了，可以认为是用来描述随机变量的不确定性，也可以说是用来描述随机变量平均信息量（信息量用编码长度表示，熵即为编码长度的期望形式）。公式如下：H(X)=∑x∈Xp(x)logap(x)当a=2时，即熵的单位为比特。可以看到，当有必然事件p(x)=1发生时，熵值达到最小值0；当所有概率均相
（一）SVM的了解支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能
机器学习知识点学习http://blog.csdn.net/zouxy09在学习机器学习的有关知识时，搜索到JerryLead的cnblog中的MachineLearning专栏，里面对于机器学习的部分算法和知识点讲解地很经典和透彻。所以Mark在这，多多学习！偏最小二乘法回归（增强学习（线性判别分析（ICA主成分分析（在线学习（（EM算法）TheEMAlgorithmMixturesofGaus
编程语言：搞实验个人认为当然matlab最灵活了（但是正版很贵），但是更为前途的是python（numpy+scipy+matplotlib)和C/C++，这样组合既可搞研究，也可搞商业开发，易用性不比matlab差，功能组合更为强大，个人认为，当然R和java也不错.1.机器学习开源软件网（收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件）http://mloss.org2偶尔找到的机器学习
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