Amazon Employee Access 数据分析报告报告摘要
目标：本分析旨在利用Amazon的员工编号相关信息，来分析和预测当员工申请访问某个编号的资源时，是否被允许访问。
方法： 在原有部分变量的基础上，利用特征工程的方法，新增了单变量、双变量、三变量、四变量出现的频率和变量出现的条件概率等变量，利用随机森林模型，对目标变量进行预测。
结论：
一、对于训练集数据分析发现，各变量之间存在着...
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数据库 时间：
2016-05-13 03:22:59
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第二章 简单变量 by flamephoenix 一、整型 二、浮点数 三、字符串 基本上，简单变量就是一个数据单元，这个单元可以是数字或字符串。一、整型 1、整型 PERL最常用的简单变量，由于其与其它语言基本相同，不再赘述。 例： $x = 12345; if (1217 + 116 == 13 ...
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2016-05-03 07:04:21
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2.1 模型表示 之前的房屋交易问题为例，假使我们回归问题的训练集（Training Set）如下表所示： 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x 代表特征/输入变量 y 代表目标变量/输出变量 (x,y) 代表训练集中的实例 (x(i),y(i) ) 代表第 i ...
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2016-04-26 12:15:17
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protobuf的简单的使用，不过还留下了一个问题，那就是之前主要介绍的都是对简单数据的赋值，简单数据直接采用set_xx()即可，但是如果不是简单变量而是自定义的复合类型变量，就没有简单的set函数调用了，下面看一个简单的例子。 在网络游戏中，游戏玩家之间的同步是一个最基本的功能，而同步是通过对坐 ...
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2016-04-18 20:33:39
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在《机器学习笔记01》中已经讲了关于单变量的线性回归以及梯度下降法。今天这篇文章作为之前的扩展，讨论多变量（特征）的线性回归问题、多变量梯度下降、Normal equation（矩阵方程法），以及其中需要注意的问题。单元线性回归首先来回顾一下单变量线性回归的假设函数:
Size(feet2feet^2)
Price($\$1000) 2104
460
1416
232
15...
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2016-04-17 06:55:22
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”函数柯里化”是指将多变量函数拆解为单变量的多个函数的调用， 可以从高元函数动态地生成大量低元的函数。可以看成一个强大的函数工厂，结合函数式编程，可以叠加出很BT的能力。下面给出了一个示例，说明如何使用 Currying 用一行代码计算任意指数的多项式的和； 以及使用 Currying 实现一个简单 ...
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2016-04-16 18:15:59
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本笔记为Coursera在线课程《Machine Learning》中的单变量线性回归章节的笔记。
2.1 模型表示
参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv
本课程讲解的第一个算法为"回归算法"，本节将要讲解到底什么是Model。下面，以一个房屋交易问题为例开始讲解，如下图所示（从中可以看到监督学习的基本流程）。
所使用的数据集为...
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2016-04-01 18:22:42
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1、Model representation 首先来看一个简单的学习算法—线性回归，通过对线性回归模型的分析可以了解有监督学习算法的过程。 先看一个房价预测的问题，我们利用一个城市的房价信息集，来预测房屋价格和房屋面积的关系。 根据图中信息，我们如何预测面积为1250的房屋的销售价格？很直接的方法就 ...
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2016-03-30 19:40:28
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这一个部分都将只涉及到选择特征的某个子集的方法，将高纬度的特征空间映射到低维度空间的方法（如PCA）都不会涉及到。 一. 单变量 优点：运算速度快，独立于分类器 缺点：忽略的特征之间的联系，忽略了与分类器的联系（在训练模型的时候不能调参来提高性能） 1. 卡方检验 主要内容参考来自 http://b ...
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移动开发 时间：
2016-03-28 18:25:33
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现有的命名方式有多少种？请举例说明。 现有的命名方式主要有匈牙利命名法，骆驼命名法，帕斯卡命名法，下划线命名法 例如：表单的名称为form，那么在匈牙利命名法中可以简写为frm，则当表单变量名称为Switchboard时，变量全称应该为 f
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2016-03-12 22:49:56
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