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）。...
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2014-05-23 02:10:44
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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？...
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2014-05-22 22:43:12
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大数据的热门使得很多人都想往这个方向发展，做一些像数据挖掘，数据分析之类的工作。但是该从何开始呢？要怎样才能快速学到一些有用的知识，技能呢？我觉得有三个切入点，依照个人特点可以自行选择顺序切入。...
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2014-05-22 10:33:54
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机器学习入门教材有许多，入门方式多种多样，我是半路出家，简单总结一下我的机器学习之路。2011年考入北邮计算机研究生学院，主要是NLP方向。之前没有接触过机器学习，本科也不是计算机专业，而是工商管理。
2011年研究生阶段，两节课对我影响很大：
第一节课是计算语言学，最开始了解和接触机器学习，是在上这节课的时候，老师推荐的教材《统计自然语言处理基础》。在老师的课上，有讲到HMM（隐马尔...
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2014-05-22 08:24:51
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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...
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2014-05-21 21:53:13
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//====================================================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...
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2014-05-21 18:05:53
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梦的表征、抽象的思维——《梦的解析》读后感
据我所知，人类最擅长的一件事就是抽象了。现在人工智能领域所做的工作，最常见的就是利用各种数学的模型解决一些现实生活中的问题。比如，我做过分析的一些东西：数据挖掘技术里面的聚类和分类。初始接触这些东西时的感觉就是玄之又玄，莫名其妙。当一步步接触之后，给我更....
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2014-05-21 17:36:26
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近日百度迎来了一位首席科学家，人工智能领域最权威的学者之一吴恩达(Andrew Ng)。
这位曾于 2013 年入选《时代》杂志“全球最具影响力 100 人”的美国人将全面负责百度研究院。
百度研究院目前包括三大实验室：硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室(原深度学习研究院)和北京大数据实验室。就在同日，百度宣布启用位于加州桑尼维尔的百度美国研发中心。
吴恩达作为斯坦福大学计算...
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2014-05-21 13:21:56
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看完了《叩响C#之门》，并利用学到了知识解决了工作中的一个麻烦。
觉得C#没有想象中那么难，于是打算进一步学好它。 这几天在四处请教好书推荐。 毕竟对于我来说，没有那么多时间用来自己寻找教材。
有不少热心的朋友向我推荐了许多书籍，我也都一一找来看了看。 最终，我决定看《CLR.via....
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2014-05-21 04:11:25
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k邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、没有数据输入假定；缺点：计算复杂度高、空间复杂度高（占内存）；使用数据范围：数值型和标称型。
k-邻近算法的工作原理是：存在一个训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道每个数据都对应的哪个分类。输入一个没有标签的新数据，将新数据的每个特征和样本集中的所有数据进行笔记哦啊，提取出样本集中特征最相似（邻近）的分类...
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2014-05-20 16:54:05
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