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关于关键词的检测结果，共 1144 条

【大数据】如何使用机器学习解决实际问题-以关键词相关性模型为例

jiangwen127 | 2015-05-06 15:37:27 | 阅读(2580) | 评论(0)

[置顶] 如何使用机器学习解决实际问题-以关键词相关性模型为例分类：机器学习数据挖掘推荐引擎搜索引擎2014-09-23 21:30 390人阅读评论(0) 收藏举报目录(?)[+]本文以百度关键词搜索推荐工具字面相关性模型为基础，介绍一个机器...【阅读全文】

【大数据】 Nosql的CAP原则(在线、实时、全貌)

hiyachen | 2015-05-04 09:05:36 | 阅读(4170) | 评论(0)

Nosql的CAP原则(在线、实时、全貌)【阅读全文】

【大数据】【机器学习】（11）：组合学习

windhawkgyang | 2015-04-25 17:31:44 | 阅读(4290) | 评论(0)

2015/4/25 16:45:06现在为止我们也了解了不少机器学习相关的算法，实际上，每个算法都有自己的假设条件，不同的归纳偏倚会有不同的数据符合度。一般来说，我们可以针对同一个数据集使用多个机器学习算法，然后比较算法的契合度，基本就是准确率，然后选择最合适的一个。但是也存在一些情况，所有单个算法都不...【阅读全文】

【大数据】【机器学习】（10）：多层感知器

windhawkgyang | 2015-04-24 19:26:16 | 阅读(15320) | 评论(0)

2015/4/24 18:47:46今天我们要谈的多层感知器其实是一种人工神经网络结构，属于非参数估计，可以用于解决分类和回归问题。我们先来了解下神经网络的背景，然后再来介绍下感知器。神经网络感知器多层感知器一、神经网络人工神经网络，顾名思义起源于模拟人脑...【阅读全文】

【大数据】贝叶斯、概率分布与机器学习

ilffe | 2015-04-24 15:35:01 | 阅读(670) | 评论(0)

转载：http://leftnoteasy.cnblogs.com一. 简单的说贝叶斯定理贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识形式最简单的定理往往是最好的定理，比如说中心极限定理，这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础。机器学习的各种算法中使用的方法，最常见的就...【阅读全文】

【大数据】基于开源软件构建高性能集群NAS系统

mingfei10 | 2015-04-24 10:30:16 | 阅读(4460) | 评论(0)

转自：http://blog.csdn.net/liuaigui/article/details/7163482大数据时代的到来已经不可阻挡，面对数据的爆炸式增长，尤其是半结构化数据和非结构化数据，NoSQL存储系统和分布式文件系统成为了技术浪潮，得到了长足的发展。非结构化数据目前呈现更加快速的增长趋势，IDC研究报告分析指出，到2012年非结构化数据将占到数...【阅读全文】

【大数据】线性回归和偏差、方差权衡

ilffe | 2015-04-23 14:51:55 | 阅读(2740) | 评论(0)

转载：http://leftnoteasy.cnblogs.com线性回归定义回归最简单的定义是，给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。上图所示，给出一个点集(x,y)，需要用一个函数去拟合这个点集，蓝色的点是点集中...【阅读全文】

【大数据】【机器学习】（9）:决策树

windhawkgyang | 2015-04-23 10:35:40 | 阅读(7800) | 评论(2)

2015/4/23 9:59:06决策树是一种实现分治策略的层次数据结构，它是一种有效的非参数学习方法，可以用于分类和回归。本节我们来简单介绍决策树的相关知识。什么是决策树单变量树单变量分类树剪枝由决策树提取规则一、什么是决策树决策树（...【阅读全文】

【大数据】半监督学习

jiangwen127 | 2015-04-22 19:23:56 | 阅读(1800) | 评论(0)

http://caai.cn/contents/421/3585.html0 引言机器学习(machine learning)是人工智能的核心研究领域，是智能信息处理的重要途径。监督学习(supervised learning)是机器学习中研究最多、应用最广泛的一种学习途径。在传统的监督学习中，学习系统通过对大量的有标记训练样本 (labeled examples) 进行...【阅读全文】

【大数据】【机器学习】（8）：非参数方法

windhawkgyang | 2015-04-21 15:15:12 | 阅读(7990) | 评论(0)

2015/4/21 13:58:05前面的章节中，我们介绍了参数和半参数方法，这两种方法在实际训练前都需要对数据遵从的模型进行一个假定，这个假定可以是一个已知的概率分布或混合分布。参数方法的优点是把估计概率密度、判别式或回归函数问题归结为估计少量参数值，缺点则是模型假定并非总成立，当不成立时就会...【阅读全文】

【大数据】语文病句辨析大全

kokojia1 | 2015-04-21 11:38:51 | 阅读(270) | 评论(0)

汉语的句子成分可以分为：主语、谓语、宾语、定语、状语，状语一般用来修饰谓语，定语一般用来修饰主语和宾语。主语、谓语、宾语又可统称为中心语，定语和状语统称为修饰语。下面在线教育小编跟大家一起来分析以上几个考试经常考的、典型的病句类型。。下面我们先来看一下第一种典型错误—成分搭配不当。【阅读全文】

【大数据】【机器学习】（6）：聚类

windhawkgyang | 2015-04-17 18:28:56 | 阅读(4170) | 评论(5)

2015/4/17 18:26:16在参数方法中，我们假设样本来自于一个已知的分布，因此我们的主要工作就是估计有限的参数；而对于另外一些问题，我们不能确定样本遵从的分布假设，这时我们可以退一步，采用混合分布估计输入样本；如果这样也不行，那么我们就要使用非参数的方法。今天我们来初步了解下聚类学...【阅读全文】

【大数据】 GLM的R实现

bill_cpp | 2015-04-14 20:12:16 | 阅读(0) | 评论(0)

最大似然函数的求解 http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6125812【阅读全文】

【大数据】大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分

蒜末 | 2015-04-14 09:45:13 | 阅读(6890) | 评论(0)

　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必...【阅读全文】

【大数据】如何自学小语种语言

kokojia1 | 2015-04-13 11:46:30 | 阅读(230) | 评论(0)

很多时候掌握第二种语言，对于我们来说，是一种优势，多了一种途径与人沟通，特别是学会一种外语，与外国人沟通，可以学到很多国内没有的东西，也算是一种提升吧。那么，怎么去学习一种新的外语呢，小编就和大家分享一下学习的心得吧。【阅读全文】

【大数据】大数据“热”的“冷”思考

guoyarong11 | 2015-04-10 11:10:15 | 阅读(260) | 评论(0)

大数据的好处经常提及我就不说了，我想谈谈反思，算作冷思考吧： 1、大数据源于一个概念，但发展至今已经形成了以技术为基础的商业体系，并慢慢形成产业生态圈。这与前几年的“云计算”发展脉络如出一辙。云计算和大数据热的背后，是行业的萧条。回想十多年前IT蓬勃...【阅读全文】

【大数据】 R常用调用帮助文档方法

bill_cpp | 2015-04-08 19:31:53 | 阅读(2330) | 评论(0)

相对于其它语言，R是易学的，因为它提供的帮助文档非常的丰富（用习惯R后，刚用python时，就很不习惯它的帮助文档）以下是看别人文章结合自已的经验写的一点R帮助文档的东东。函　　数 ...【阅读全文】

【大数据】 raid0,raid1,raid10,raid5,raid50,raid6,raid60的功能总结简述

mingfei10 | 2015-04-03 16:48:24 | 阅读(3820) | 评论(0)

1，raid0的特性：采用剥离，数据将在几个磁盘上进行分割。数据被分成很多数据块，每一数据块会被写入不同的磁盘。从而，每一磁盘的工作负荷都得到了降低，这有助于加速数据传输。RAID-0可让磁盘更好地响应，尤其是电子邮件、数据库和互联网应用。实施RAID-0最少需要两块硬盘。优势：通过把I/O负载分布到多个硬盘上，...【阅读全文】

【大数据】机器学习【二】：梯度下降

niao5929 | 2015-03-30 18:08:52 | 阅读(1140) | 评论(0)

上一章中我们简单介绍了机器学习的大概情况，今天我们开始循序渐进地学习机器学习中相关的算法。在接触经典算法之前，我们先来了解下“梯度下降”算法。一、算法背景作为一个算法演示的背景，我们还是采用上一章中提到的房屋价格和房屋大小的关系问题，不同大小的房屋...【阅读全文】

【大数据】机器学习【一】：绪论

ws王者骑士 | 2015-03-28 14:20:55 | 阅读(960) | 评论(0)

由于工作的关系，开始接触机器学习这个技术领域，虽然自己的工作看似和机器学习关系不大，但是利用机器学习进行大数据的分析却是至关重要的。因此从今天开始自己再开始一个关于“机器学习”的系列笔记，将主要记录整理自己学习的收获。今天是对于机器学习的一个基本的介绍。一、什么是机器...【阅读全文】

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