朴素贝叶斯分类（NBC）是机器学习中最基本的分类方法，是其他众多分类算法分类性能的对比基础，其他的算法在评价性能时都在NBC的基础上进行。同时，对于所有机器学习方法，到处都蕴含着Bayes统计的思想。
朴素贝叶斯基于贝叶斯地理和特征条件独立性假设，首先基于条件独立性假设学习输入XX和输出YY的联合分布P(X,Y)P(X,Y)，同时利用先验概率P(Y)P(Y)，根据贝叶斯定理计算出后验概率P(Y|X...
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2015-04-27 02:06:20
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最近我觉得自己各项技能都是随着工作而学习的，感觉总有一些知识没有掌握，特准备在基于《Mysql权威指南》和《高性能Mysql》这两本书来系统学习下，把每次学习的笔记整理成博客的形式。一是为了加深自己的印象，二是为了给自己提供更好的学习能力，三是和大家共同分享。
1、逻辑架构
第一层：并不是Mysql独有，大多数基于网络客户端、服务器工具，例如：连接处理、授权认证、安全等
第二层：核心服务层...
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2015-04-26 09:16:51
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最近参加了百度ife的前端培训，在完成task0002的过程中要求学会正则表达式，曾经在javascript的教学图书中有看过正则表达式，但都讲的不够系统，自己也不够重视，所以就几乎是正则表达式零基础。于是花了不到一个晚上的时间把《入门正则表达式》看完了，一百多页，比网上的大多数教程系统，入门足.....
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2015-04-26 01:12:46
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上篇讲到，如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastive divergence， CD算法。
我们希望得到P(v)P(\textbf{v})分布下的样本，而我们有训...
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2015-04-26 00:04:25
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目前GitHub非常的火，无论是国内的还是国外的现在都在使用。抽空研究了一下这个东西的使用方法，并总结出来，虽然有一点晚，但是我觉得还是有需要了解和学习的地方。好了，进入主题，一步一步的去介绍，当然最容易的学习方法，当然是跟着github网站提供的步骤去学习。这里我也是针对这个内容来进行总结。1、g...
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2015-04-24 22:41:10
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适用场景：有隐变量的时候特别适用。 EM算法主要分为两个步骤：E步和M步。 输入：选择参数的初值theta，进行迭代。 E步： 每次迭代改变初值。定义Q函数。Q函数为迭代的期望值。 M步： 求使E步得到的Q函数最大的theta值。 最后，重复进行E步和M步。直到最终theta值变化较小...
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2015-04-24 22:26:07
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1、入门简介简单的说，正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的强有力的工具。我们可以在几乎所有的基于UNIX系统的工具中找到正则表达式的身影，例如，vi编辑器，Perl或PHP脚本语言，以及awk或sed shell程序等。此外，象JavaScript这种客户端的脚本语言也提供了对正则表达式的支持。...
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Web程序 时间：
2015-04-24 18:12:02
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目前GitHub非常的火，无论是国内的还是国外的现在都在使用。抽空研究了一下这个东西的使用方法，并总结出来，虽然有一点晚，但是我觉得还是有需要了解和学习的地方。好了，进入主题，一步一步的去介绍，当然最容易的学习方法，当然是跟着github网站提供的步骤去学习。这里我也是针对这个内容来进行总结。1、g...
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2015-04-24 15:38:18
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去新松面试笔试题中最后一道是冒泡排序，看到这题先是兴奋后是悲哀。兴奋的是这么简单啊，上大学时整的老明白了，考试的时候也为数不多的自己答的题。悲哀的是毕业后就再也没用过，全都就饭吃了。。。想想看我最有文化的时候应该就是高三了，但是当年的数理化知识现在还记得多少？花了一个小时恶补了一下，唉！这学习能力赶...
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2015-04-24 00:52:58
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在CSDN上的这一段日子，接触到了很多同行业的人，尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人，有的已经是有多年经验的“大神”，有的是刚开始学习的初学者。在和大家探讨的过程中，我忽然发现了一个问题：在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟。“大神”们水平高超，探讨着深奥的问题；而初学者们还停留在...
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2015-04-23 17:22:30
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