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2014年6月6日

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posted @ 2014-06-06 22:20 lexus 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 沙湖王 | 用K-均值聚类给女明星们的身材分分类http://www.shahuwang.com/2012/07/21/%E7%94%A8scipy%E5%AE%9E%E7%8E%B0k-means%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95.htmlhttp://www.shahuwang.com/2012/06/29/%E7%94%A8k-%E5%9D%87%E5%... 阅读全文
posted @ 2014-06-06 13:22 lexus 阅读(381) 评论(0) 推荐(0)

摘要: python数据挖掘领域工具包 - wentingtu - 博客园python数据挖掘领域工具包原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括:一个强大的N维数组对象Array;比... 阅读全文
posted @ 2014-06-06 13:06 lexus 阅读(332) 评论(0) 推荐(0)

摘要: Python Open Flash Chart (pyOFC2) — HomepyOFC2 Python Open Flash Chart 2 阅读全文
posted @ 2014-06-06 13:00 lexus 阅读(306) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法用Scipy实现K-means聚类算法 阅读全文
posted @ 2014-06-06 12:52 lexus 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)

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posted @ 2014-06-06 12:46 lexus 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)

摘要: python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客python海明距离 2009-10-01 09:50:41|分类: Python |标签: |举报 |字号大中小订阅def hammingDist(s1, s2): assert len(s1) == len(s2) return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in ... 阅读全文
posted @ 2014-06-06 12:36 lexus 阅读(466) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 基于SimHash的微博去重 - 吕新建 - 博客园基于SimHash的微博去重一、需求:对微博数据进行去重,数据量比较小,几十万条左右。二、解决方案 1、采用SimHash的指纹信息去重方法。三、实现方案 1、对每一条微博使用tf-idf与特征词 2、使用每条微博的特征词,通过SimHash方法生成信息指纹。 3、对生成的信息指纹统计计算海明距离,距离小于等于1和判为相似文档。(由于使用... 阅读全文
posted @ 2014-06-06 12:32 lexus 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)

摘要: xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题Python simhash算法解决字符串相似问题 阅读全文
posted @ 2014-06-06 12:28 lexus 阅读(246) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 - leejun_2005的个人页面 - 开源中国社区相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现 阅读全文
posted @ 2014-06-06 11:30 lexus 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 短文本合并重复(去重)的简单有效做法 - 旁观者 - 博客园短文本合并重复(去重)的简单有效做法SimHash算法 - ACdreamer - 博客频道 - CSDN.NET SimHash算法 阅读全文
posted @ 2014-06-06 11:17 lexus 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)

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posted @ 2014-06-06 11:16 lexus 阅读(308) 评论(0) 推荐(0)

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posted @ 2014-06-06 11:16 lexus 阅读(487) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 文本去重之SimHash算法 - pathenon的个人页面 - 开源中国社区文本去重之SimHash算法 阅读全文
posted @ 2014-06-06 10:54 lexus 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)