推理和决策 我们已经将分类问题分成两个独立的阶段，推理阶段，我们使用训练数据来学习p（Ck| x）的模型，在随后的决策阶段，我们使用这些后验概率做出最优分类任务。另一种可能性是一起解决这两个问题，简单学习一个直接映射输入x到决策的函数。这样的函数被叫做判别函数。
事实上，我们可以找出三种不同的方法来解决决策问题，所有这些都被用于实际应用。
（a）首先对于每一个类Ck解决确定条件为类的密度p...
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2015-05-14 10:11:46
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1. dip: device independent pixels(设备独立像素). 不同设备有不同的显示效果,这个和设备硬件有关，一般我们为了支持WVGA、HVGA和QVGA 推荐使用这 这个，不依赖像素。 这里要特别注意dip与屏幕密度有关，而屏幕密度又与具体的硬件有关，硬件设置不正确，有可能导...
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2015-05-14 09:56:36
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数据挖掘中的高斯分布高斯分布，无论是单变量还是多元变量，在统计数据挖掘中是非常有用的，包括一些底层数据假设是高度非高斯的数据挖掘模型。我们需要好好了解多元高斯。为什么我们应该关注它
高斯像橘子汁和阳光一样是自然存在的
我们需要它来理解贝叶斯最优分类器
我们需要它来理解回归
我们需要它来理解神经网络
我们需要它来理解混合模型
……
PDF（概率密度函数）的熵
分布的熵越大，预测就越困难，压缩就越困难...
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2015-05-13 19:56:26
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在R语言中，可以生成不同的分布，用于实验和学习。
在R中，概率函数形如①：
其中第一个字母表示其所指分布的某一方面：
d = 密度函数（density）
p = 分布函数（distribution function）
q = 分位数函数（quantile function）
r = 生成随机数（随机偏差）
常用的概率函数见下表：
...
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2015-05-13 10:15:59
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mobileTechA useful tools or tips list for mobile web application developing这个项目收集移动端开发所需要的一些资源与小技巧工具类网站HTML5 与 CSS3 技术应用评估各种奇妙的hack几乎所有设备的屏幕尺寸与像素密度表移动...
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2015-05-12 00:03:42
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本文讲解的不是离散、连续分布的一些性质如：方差、期望和概率密度函数pdf(若为离散分布，则是概率质量函数pmf)等。本文要讲解的是如何通过均匀分布来产生其他各种分布的方法。尽管很多编程语言的函数库中包含了这些分布函数：
在matlab中，我们可以看到关于这些函数的详细文档及使用方法：
在linux C下，GNU有一个名字叫GUN Scientific Library的库，里面有各种分布函数...
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2015-05-09 11:41:35
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事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。...
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2015-05-08 18:10:52
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人往高处走，水往低处流是说，当存在水位差的情况下，高处的水会向低处流，终于趋于稳定，这是自然规律。相似还有温度、电压、密度等。可是，人全然不同。可是，不同状态的人在一起，区别不仅不会缩小，而是会不断扩大，这也是自然规律。
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2015-05-07 18:24:45
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网上抄来了，自己也备忘下：增加参数说明： target-densitydpi=device-dpi，指定屏幕像素密度DPI，device-dpi 为设备原本的DPI值，不会有任何缩放，也可以在80-400之间指定一个数字比如400dpi 表示缩放页面 width=device-width，指定屏幕宽...
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2015-05-07 00:54:08
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知识共享平台NABCD模型N（need）需求大一新生刚刚开始大学生活，不适应大学学习生活的节奏，并且课堂上知识容量大、密度高，学生不能立刻掌握所学知识点，同时，网上资料冗杂繁复，指向性不强，导致学生不能高效的学习，为了充分利用学生的课余时间，培养学生自学能力，辅助老师教学，他们需要一个过来人的引导，...
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2015-05-06 22:38:24
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