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关于过度拟合的概念：给定一个假设空间H，一个假设h∈H，如果存在其他的假设h’∈H，使得在训练样例上h的错误率比h‘小，但在整个实例分布上h’的错误率比h小，那么 就说假设h过度拟…

关于正则化，以下引自李航博士《统计学习方法》1.5节关于正则化的一些描述： 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regula…

参考《PFR人民日报标注语料库》的词性编码表，如表4-4所示： 表4-4  词性编码表 代码 名称 举例 a 形容词 最/d  大/a  的/u&nb…

1) 数据输入和输出 WOW()：查看Weka函数的参数。 Weka_control()：设置Weka函数的参数。 read.arff()：读Weka Attribute-Rela…

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一种非监督机器学习技术，可…

public class LdaGibbsSampling { public static class modelparameters { float alpha = 0.5f; …

LIBSVM简介支持向量机所涉及到的数学知识对一般的化学研究者来说是比较难的，自己编程实现该算法难度就更大了。但是现在的网络资源非常发达，而且国际上的科学研究者把他们的研究成果已经…

二、Adaboost算法及分析 　　从图1.1中，我们可以看到adaboost的一个详细的算法过程。Adaboost是一种比较有特点的算法，可以总结如下： 　　1）每次迭代改变的是…

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线…

LDA训练算法： (1)随机初始化α和β（一般α取值为50/主题数，β取值为0.1）；(2)以下步骤迭代直到收敛：    (2.1)对训练集中的每篇文…