三个数据库的模式肯定是不陌生。官方的解释是很抽象，谁刚开始学习比较难理解。对于这一块的知识，我会读的。这将是忘记，忘了再看。每当别人问我的时候，必须先看看教材，回想一段时间才干理清。 为什么当别人提问时不能立刻把三范式的经典思想说出来呢？通过听米老师的“怎样高效学习”这堂课，我发现原因是我自己没.....
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数据库 时间：
2015-12-08 14:34:02
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原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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2015-12-07 11:52:20
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提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，....
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2015-12-04 14:45:46
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第一天：1、答疑解惑? 就业前景? 学习hadoop要有什么基础? hadoop会像塞班一样，热一阵子吗? hadoop学习起来容易还是困难? 课堂上的学习方法（所有实验必须按照要求做，重原理、重实践）? 通过本课程能学到什么2、 课程简介? 以真实的电信详单分析程序为主线，讲解Hadoop，Hba...
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2015-12-03 23:21:57
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整体性学习中最关键的步骤是将所学的知识运用到实际中去， 知识只有获得了在实际生活中的价值才是真正的知识。 只要你用心发现， 几乎所有的知识都有实际价值， 如果能发现知识在你生活中的价值， 知识就与你产生了紧密的联系， 这可能比第二部分要介绍的所有技术都更加有效。整体性学习技术的实际学习效果更好。整体...
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2015-12-03 00:28:25
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比喻的重要性华罗庚在讲“统筹”方法时，用了“怎样泡茶最省时间”的比喻。比喻的作用常常被我们忽视，仅仅把它当作文学中的修辞手段，是文学家用来增强表达效果的点缀和修饰。其实，比喻是我们必须掌握的站在外面看知识的本领。比喻不再局限于文学领域，它是我们的思维方式，更是我们的认知工具。莱考夫把隐喻定义为“以一...
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2015-12-03 00:11:47
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主要为第十周内容：大规模机器学习、案例、总结 （一）随机梯度下降法 如果有一个大规模的训练集，普通的批量梯度下降法需要计算整个训练集的误差的平方和，如果学习方法需要迭代20次，这已经是非常大的计算代价。 首先，需要确定大规模的训练集是否有必要。当我们确实需要一个大规模的训练集，可以尝试用随机梯度下降...
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2015-11-30 22:05:34
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读书笔记——《暗时间》 宋宸宁经典摘抄1、迅速进入状态的能力能够迅速进入专注状态，抗干扰以及能够长期保持专注状态，是高效学习的三个最重要的习惯。2、设计自己的进度条当想退出的时候，至少先问一下搜索引擎 高德先生的一句话：过早的退出是一切失败的根源。3、延迟决策是最差的决定4、“作为...
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2015-11-15 06:12:21
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基于实例的学习方法中，最近邻法和局部加权回归法用于逼近实值或离散目标函数，基于案例的推理已经被应用到很多任务中，比如，在咨询台上存储和复用过去的经验；根据以前的法律案件进行推理；通过复用以前求解的问题的相关部分来解决复杂的调度问题。基于实例方法的一个不足是，分类新实例的开销可能很大。这是因为几乎所....
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2015-11-10 22:20:38
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发现模式 线性模型和神经网络原理和目标基本上是一致的，区别体现在于求导环节。如果对线性模型熟悉，神经网络就会很好理解，模型实际上都是一个从输入到输出的函数，我们希望用这些模型发现数据中的模式，发现数据中存在的函数依赖，当然前提是数据中本身就存在这样的函数依赖。数据集有很多种类型，可能是有结构的，比....
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2015-11-10 12:22:38
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