Hadoop的核心处理模块是MapReduce，也是当前最流行的大数据处理架构之一。它能够将Hadoop数据存储无缝的融入到数据处理当中，使得它在操作上足够简单，功能上足够强大。MapReduce已经解决很多实际问题（从日志分析，到数据排序，到文本操作，到基于模式的搜索，到图像处理，到机器学习等等）...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-27 00:14:28
阅读次数：
449
学了好多遍，每次常学常新。这次继续学习，目标有两个：1. 找到直觉性的认识，有直观理解。2.
在R语言中用SVM做实验，学习相关的包 推荐一个很好的博客：http://blog.pluskid.org/?page_id=683
一系列文章，讲的很详细，公式和示意图也很好。用心的作者啊。 还有Sta....
分类：
其他好文 时间：
2014-05-26 13:18:13
阅读次数：
283
FCM 算法用一个Job寻找cluster的中心点。在map的初始化节点，加载初始化（或上一轮迭代的结果）中心点。在map中计算point 和每一个簇的亲和度。在combiner计算同一个cluster的参数，该过程只能计算同一cluster的局部信息。在reduce中首先计算同一个cluster的全局参数，然后计算该cluster是否收敛，输出cluster。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-26 04:12:39
阅读次数：
302
Canopy有消除孤立点的作用,而K-means在这方面却无能为力。建立canopies之后，可以删除那些包含数据点数目较少的canopy，往往这些canopy是包含孤立点的。根据canopy内点的数目,来决定聚类中心数目k,这样效果比较好。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-26 03:21:30
阅读次数：
321
引自
http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/1113491.
支持向量机的目的是什么？对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-24 09:25:03
阅读次数：
328
在科学技术刚刚萌芽的时候，科学家Blaise Pascal和Von Leibniz就想到了有朝一日能够实现人工智能。即让机器拥有像人一样的智能。
机器学习是AI中一条重要的发展线，在工业界和学术界都异常火爆。企业、大学都在投入大量的资源来做机器学习方面的研究。最近，机器学习在很多任务上都有了重大的进步，达到或者超越了人类的水平（例如，交通标志的识别[1]，ML达到了98.98%，已超越了人类）。...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-23 02:10:44
阅读次数：
635
随着大数据时代的到来，我们越来越多的使用电子产品，使我们的活动信息被越来越多的收集起来。我们知道，机器学习的一大目标就是利用历史数据去预测未来，那么，我们的行为会不会被预测呢？...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-22 22:43:12
阅读次数：
557
一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-22 17:10:54
阅读次数：
475
语音技术是研究用数字信号处理技术和机器学习方法对语音信号进行处理的一门学科。语音技术的目的:
得到某些参数以便高效传输或存储；或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。
语音编码：在保持可以接受的失真的情况下，采用尽可能少的比特数表示语音。脉冲编码调制(PC...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-21 21:53:13
阅读次数：
320
//====================================================决策树的构造：构造决策树时，需要解决的第一个问题是，当前数据集上那个特征在划分数据是起决定性作用。为了找到决定性特征，我们必须使用某种度量来评估每个特征。完成评估之后，找到决定性特征，使用该特...
分类：
其他好文 时间：
2014-05-21 18:05:53
阅读次数：
343
