摘要：
SVM不错的学习资料：百度网盘链接: http://pan.baidu.com/s/1hqw0Rnm 密码: asecblog：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html《数据挖掘导论》——Pang-Ning Tan,etc以上的资料... 阅读全文
摘要：
今天的交流会感觉还是不错，体会到了一些东西，把它记下来。 想到什么写什么，可能没什么条理。 1、先选行业，再选职业，再选公司 根据自己的兴趣以及个人特长，能力等方面，需要定一个大概的方向，然后根据方向，去了解相关的行业，领域，大致是一个怎样的状态，了解行情； 需要给自己定一个具体... 阅读全文
摘要：
参考：cs229讲义机器学习（一）：生成学习算法Generative Learning algorithms：http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html首先，简单比较一下前几节课讲的判别学习算法（Discriminati... 阅读全文
摘要：
图示： 模版： 变形1：PAT 1030:http://www.patest.cn/contests/pat-a-practise/1030 题意：在原有计算weight的基础之上，再添加一个cost，最短路不唯一时，cost取最小。 分析： 变形2：PAT 1018：http://pat.zju. 阅读全文
摘要：
from wiki： 阅读全文
摘要：
A Comparison of On-premise to Cloud Migration ApproachesAuthor Info:Claus Pahlsenior lecturer at the School of Computing at Dublin City Universitythe ... 阅读全文
摘要：
Cloud Migration Research:A Systematic ReviewAuthor Info:Pooyan JamshidiPhDPostdoctoral ResearcherDublin City University · School of ComputingMajor: mo... 阅读全文
摘要：
这篇论文比较短，正如题目所说，主要还是简单地介绍了一下推荐系统的一些算法以及评估的方法。推荐系统之前是基于关键字信息的过滤系统，后来发展成为协同过滤系统，解决了两个问题：1、通过人工审核去评价那些具有大量关键字的文档；2、基于人们的品味去过滤一些非文本文件，如音乐。之后，推荐系统研究领域出现了分叉。... 阅读全文
摘要：
一场生日宴会，参加总人数可能5个人或者9个人，如果生日蛋糕要求事先切好，且切分的大小可以不一样，问最少切成多少块，才能保证不管总人数是5个还是9个，蛋糕都能平均分配给每一位参加者？13块： 1/9 5块 1/45 4块 4/45 4块PS：我也不知道怎么去证明，也不确定1... 阅读全文
摘要：
摘要： 为了提高源程序代码之间相似性的检测效率，提出一种基于序列聚类的相似代码检测算法． 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的．应用： 可以... 阅读全文
摘要：
大数据的基本概念：1.大数据的产生 a.科学研究 b.物联网的应用 c.海量网络信息的产生2.大数据概念的提出3.大数据的“4V”特征 a.Volume（容量大）：大数据巨大的数据量与数据完整性 b.Variety（种类多）：要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联 c.Velocity（速度快）：... 阅读全文
摘要：
1、大数据处理与系统简介特征典型应用代表性的处理系统适用场景批量数据处理系统首要任务：1.利用批量数据挖掘合适的模式2.得出具体的含义3.制定明智的决策4.做出有效的应对措施5.实现业务目标1.数据体量巨大2.数据精确度高3.数据价值密度低1.互联网领域： a.社交网络 b.电子商务 c.搜索引擎2... 阅读全文
摘要：
Overview of the Evaluated Algorithms for the Personal Recommendation Systems 顾名思义，这篇中文论文讲述的是推荐系统的评价方法，也就是，如何去评价一个推荐系统的好与不好。引言 1.个性化推荐系统通过建立用户与产品之间的二元... 阅读全文
摘要：
在Lecture4中有3部分内容：Newton’s method 牛顿方法Exceponential Family 指数分布族Generalized Linear Models 广义线性模型（GLMS）牛顿法上一篇随便中已经讲过了，是平行于梯度下降算法的另一种最优化算法。然后，视频中证明了伯努利分布... 阅读全文
摘要：
之前我们在求Logistic回归时，用的是梯度上升算法，也就是要使得似然函数最大化，利用梯度上升算法，不断的迭代。这节课引出牛顿方法，它的作用和梯度上升算法的一样的，不同的是牛顿方法所需的迭代次数更少，收敛速度更快。红色曲线是利用牛顿法迭代求解，绿色曲线是利用梯度下降法求解。牛顿法：wiki牛顿法（... 阅读全文
摘要：
参考：http://www.itongji.cn/article/12112cH013.htmlhttp://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673https://class.coursera.org/ml-006/lecture/58（一定要看... 阅读全文
摘要：
视频地址：http://v.163.com/movie/2008/1/E/B/M6SGF6VB4_M6SGHM4EB.html具体的推导过程，讲义上都有，已经很详细了。这里的推导过程大都是自己为了练习所书写，有些步骤也会稍微写的详细一些。为什么要选择“最小二乘法”这个指标来表示J(θ)第三集，拟合与... 阅读全文
摘要：
视频地址：http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html机器学习课程的所有讲义及课后作业：http://pan.baidu.com/s/1i3xcljJ视频前半部分讲了梯度下降算法的迭代过程求的局部最小值，后半部分介绍了利用数学方... 阅读全文
摘要：
从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归，其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归（simple linear regression, SLR）（单变量），第Ⅲ章讲的是线代基础，第Ⅳ章讲的是多元回归（大于一个自变量）。本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现，适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者。本人只... 阅读全文
摘要：
KNN算法基本的思路是比较好理解的，今天根据它的特点写了一个实例，我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考，不足之处，请指正。谢谢！update:工程代码全部在本页面中，测试数据已丢失，建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下。几点说明：1.KNN中的K=5;2.在计算权重时，采用的是减去... 阅读全文
