（一）深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集...
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2014-07-16 18:34:29
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Microsoft Azure云服务推出机器学习的模块，用户只需上传数据，利用机器学习模块提供的一些算法接口和R语言或别的语言接口，就能利用Microsoft Azure强大的云计算能力来实现自己的机器学习的任务。本文浅尝了该机器学习模块，参照官方实例和帮助文档，完成了一个简单的应用实例，具体步骤如...
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2014-07-16 18:25:20
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高维数据的可伸缩最近邻算法FLANN
1. 简介
在计算机视觉和机器学习中，对于一个高维特征，找到训练数据中的最近邻计算代价是昂贵的。对于高维特征，目前来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree，而对于二值特征的匹配 multiple hierarchical clusteringtrees则...
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2014-07-15 10:42:24
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-07-15 09:13:23
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聚类：就是将一个对象的集合分成几个簇，每个簇之间的对象不相似，但是簇内对象相似。可以认为是“物以类聚”。从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。k-Means：k-Means算法的核心思想是把n个数据对象划分为k个类（这k各...
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2014-07-14 21:27:26
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一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有...
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2014-07-14 20:34:04
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1.背景 采样算法是机器学习中比较常用，也比较容易实现的（出去分层采样）。常用的采样算法有以下几种（来自百度知道）： 一、单纯随机抽样（simple random sampling）
将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。
优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。
缺点：总体较大时，难以一一编号。
二、系统抽样（systemat...
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2014-07-14 18:08:55
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在聚类中我们经经常使用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解。PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发bl...
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2014-07-14 15:28:42
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1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。 诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取， 算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而w...
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2014-07-14 14:55:50
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///利用opencv提供的函数cvKMeans2()实现图像聚类
///////运行环境：VC6.0+opencv1.0
///////////////使用的时候，改变flag的初始值，即可实现对灰度图、彩色图基于色彩的聚类，以及根据位置和色彩对彩色图像聚类。
////////////////最后结果显示的时候请注意pResult 和pResult3
#include "cv.h...
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2014-07-13 16:35:15
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