概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——...
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2014-09-05 21:09:12
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因为最近做万维品牌口碑的项目，需要对口碑进行一个对比，现在库中也有一部分的数据了，有很多的品牌评分居然是一样的，这是库中的真实的数据，如果我简单的按平均分进行评比，也行不太公平，因为有很多评论人数很多，但有的很少。所以我就引用了IMDB.COM排名算法，他主要是对top250进行排名，对评分的人数有...
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2014-09-04 22:04:00
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模板模型（Template Models）主要包括模板变量（TemplateVariables）和语言（Language）。
模板模型可以应用于无限大的贝叶斯网络；
模板变量是被多次复用的变量：
如：地点(时间)、基因型（人物）、标签（像素）、难度（课程），等等。
语言用来描述模板变量如何从模板中继承依赖关系。
语言有很多种，各种语言都有各种应用条件，从而构造出大...
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2014-09-03 21:20:57
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常用的分类算法主要有决策树，贝叶斯，KNN，SVM，神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题，许多决策树算法都采取启发式的...
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2014-09-02 10:16:54
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1.调用庖丁分词器，分词grid@server01:~/data$hadoopjarmrtokenize.jartokenize.TokenizeDriver/home/grid/data/lesson8/home/grid/output/sportwords14/08/3121:59:33INFOinput.FileInputFormat:Totalinputpathstoprocess:10205.....14/08/3122:05:25INFOmapred.JobClient:Map..
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2014-09-01 15:48:44
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ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量...
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2014-08-31 11:46:11
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2.1 在仅仅考虑判断误差(注意和后面代价的区别)的情况下，每次都以出现误差的概率尽可能小为原则。如何来满足这个原则？这就要求我们每次都选取后验概率大的类别作为判断结果！因为此种情形下，当我们观察到某一特定的$x$时，它的判断误差是这样定义的：\begin{equation}P(error|x)=\...
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2014-08-30 09:54:59
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贝叶斯方法逻辑回归推荐引擎初探推荐引擎——协同过滤推荐引擎——聚类微博推荐系统基于apache mahout构建社会化推荐系统
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2014-08-28 02:04:58
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2014-08-26 09:53:05
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Naive Bayesian classification（朴素贝叶斯分类）...
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2014-08-22 16:19:39
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