个人非常喜欢的机器学习、模式识别、推荐系统、人工智能、计算机视觉...
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2014-06-10 15:14:40
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博客安排1.PCA原理及其应用(两篇）2.线性规划问题3.正则化方法3.拉格朗日乘法算子4.SVM5.ICA原理6.聚类分析7.EM算法8.推荐系统9.SVD10.高斯分布
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2014-06-10 15:04:35
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这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器，学了一下openG...
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2014-06-10 14:25:38
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hadoop上进行kmeans聚类，一次迭代只使用一个mapreduce...
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2014-06-10 14:01:32
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本文是在《根据”关于‘k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用’的学习笔记总结“撰写的中期报告》一文的基础上，对该实验数据中的CD3/CD8/CD45三种抗原分子的三列荧光强度数据在Matlab环境下进行K-means聚类研究。
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2014-06-09 22:41:08
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转http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/8841644这一系列（机器学习的数学基础）主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结。基础知识：conjugate
priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数....
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2014-06-08 21:06:32
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最近的一些有趣链接的分享，包括科学，设计，机器学习等多个方面的。
例如：
1.在另一个星球上打印人类
2.偷听到外星人的星际通信
3.Yann LeCun在reddit上的问答
4.卖萌的水果
......
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2014-06-08 15:12:54
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决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。
决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策，通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。沿决策树从上到下遍历的过程中，在每个结点都会遇到一个测试，对每个结点上问题的不同的...
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2014-06-08 14:55:35
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