导读：MarketWatch撰稿人塔克曼(Mitch Tuchman)指出，伯格和巴菲特这样的大师都教育投资者进行指数化的消极投资，不要试图超越大盘，也不要过分关注市场的日常波动，只有这样才能降低因为情绪冲动而犯错误的机会。 以下即塔克曼的评论文章全文： 如果一棵老树在森林深处倒下，并没有人听到.....
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2015-06-11 16:19:34
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宇宙中每一个智慧生命都是猎人，猎人就是要隐藏自己，一旦暴露，就会被消灭掉，那些隐藏在黑暗森林里的其他猎人或者豺狼会毫不犹豫点杀你。经常看到很多同学抄袭美国某一个产品，很着急见记者或者找投资人，觉得特别爽。这很危险。多玩YY现在是互联网最大的语音产品。但它在创立之初就很明确将来是QQ的直接对手，所以发...
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2015-06-08 08:24:05
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目前，人们已经对多种机器学习的模型进行了比较，随机森林经常独占鳌头[1]。 ----题记 随机森林算法，在图像处理中经常见到，另外一个经常见...
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2015-06-07 23:21:24
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弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是
三体中的经典宇宙观点：
同纬度的黑暗森林法则
零光速（光幕 零维）黑洞的形成是因为曲率光速航迹所致
宇宙的低维化进程 塌缩为奇点 重归高维
物理法则不是恒定不变的，物理法则是可以当做武器的，常被利用的有光速与维度（二向箔）
可以向大宇宙索取质量形成小宇宙
各个宇宙其实是超模上的一个个泡
三体中感兴趣科技：
冬眠技术，即使未来可能是毁灭
高度信息化，随处调取的全息信...
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2015-06-06 16:42:22
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随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点： 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择 在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要 在创建随机森林的时候，对generlization error...
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2015-06-03 21:07:26
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library(randomForest)
data(iris)
set.seed(100)
ind<-sample(2,nrow(iris),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3))#对数据分成两部分，70%训练数据，30%检测数据/
traindata<-iris[ind==1,]
testdata<-iris[ind==2,]
iris.rf=randomForest(Species~.,iris[ind==1,],ntree=5..
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2015-06-02 15:31:50
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The Analytics Edge的中文名称应该叫做《数据分析的极限》，来自MITx。这门课最大的特点就是通过各种应用，介绍机器学习和优化的方法，使用的是统计学专用的语言R，所介绍的方法都是最经典的算法。机器学习中，监督学习的算法介绍了线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林，非监督学习的算法介绍了分...
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2015-05-29 23:02:46
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本文目的 当前spark（1.3版）随机森林实现，没有包括OOB错误评估和变量权重计算。而这两个功能在实际工作中比较常用。OOB错误评估可以代替交叉检验，评估模型整体结果，避免交叉检验带来的计算开销。现在的数据集，变量动辄成百上千，变量权重有助于变量过滤，去掉无用变量，提高计算效率，同时也可以帮助理...
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2015-05-28 21:12:19
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原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5e9c370102v8j5.html ????三体是本科幻小说，架构恢弘，气势磅礴，该书对人性的刻画，对宇宙法则的解读使之提升到哲学的高度，很多大牛都根据各自行业的...
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2015-05-28 00:55:54
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我们把边按权值从大到小依次加入图中如果加到边权$V$，则当前的最小生成森林中边权$v\in[V, V']$(其中$V'$是任意值)形成的森林的边权和就是对于询问$[V, V']$的答案由于点数不多，所以可以每次暴力$dfs$找环上最大边以及暴力删除。。。又由于是强制在线，于是用可持久化线段树维护不同...
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2015-05-25 21:53:31
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