机器学习的两点积累

1. 遗传神经网络

今天收到MCM队友小于的来信，真想不到研究通信的家伙现在也开始捣鼓遗传神经网络。简单调查了一下这个问题，嗯，感觉还很有意思啊，有点遗传算法应用的套路，就是用遗传算法来优化和加速其他算法的性能。

可以参考一下如下的两个连接：

NNUGA: Neural Network Using Genetic Algorithms

Palmes, P.; Hayasaka, T. & Usui, S. Mutation-based genetic neural network Neural Networks, IEEE Transactions on, 2005, 16, 587-600

 

2. SVMLight的增强版

今天在I2R同屋好友Chen Bin的Blog上发现他正在用SVMLight做实验，遇到了需要精调参数的问题，他还写道，“SVM的效果不好，只好fine-tune一些参数，刚才看到SVM-Light的主页上有个SVM-Perf的连接据说是个“more inteligent version”. 先下一个试试再说。”

 

哈哈，让俺怦然心动啊，因为我也正在用SVMLight来完成一些实验，找到了这个SVMPerf的链接，看介绍，确实不同凡响，有空的时候再研究一下。

链接：

SVMPerf: Support Vector Machine for Multivariate Performance Measures 

不得不佩服SVMLight是非常成功的机器学习工具，能想到的各个方面都非常不错啊。嗯，将来有机会俺也要发明一个好用的机器学习工具，从哪里开始呢？