问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应用.
答：空间数据挖掘的常用方法有：统计法，聚类方法，关联规则发掘方法，Rough集方法，神经网络方法，云理论，证据理论，模糊集理论，遗传算法等算法（出自丁信宙，仇环，苏晓庆. 基于云理论的缺损数据推理和预测 山东理工大学学报 2006年11月）。除此以外还有老师课件上提到的聚类检测，决策树方法等。
以下对于一...
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2014-12-11 00:24:07
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归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。归一化是统一在0...
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2014-12-10 10:47:08
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斯坦福大学建立了一个可以对图像内容产生自然语言描述的模型NeuralTalk，它是一个开源的Python工具，它可以从图像生成文本描述。它实现了Google (Vinyals等，卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei， CNN + 递归神经网络RNN)的算法。它可以从一副图像用递归神经网络（LSTM或RNN）得到一句描述这幅图像的话。...
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2014-12-09 12:21:19
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上期与大家分享的传统分类算法都是建立在判别函数的基础上，通过判别函数值来确定目标样本所属的分类，这类算法有个最基本的假设：线性假设。今天继续和大家分享下比较现代的分类算法：决策树和神经网络。这两个算法都来源于人工智能和机器学习学科。
首先和小伙伴介绍下数据挖掘领域比较经典的Knn（nearest neighbor）算法（最近邻算法）
算法基本思想：
Step1：计算出待测样本与学习集中所有点...
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2014-12-09 10:40:01
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content概述文字识别系统LeNet-5简化的LeNet-5系统卷积神经网络的实现问题深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的...
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2014-12-09 00:25:41
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前一篇文章《正交投影》中我们讲述了正交投影，现在我们来从正交投影的角度来看看我们熟悉的最小二乘法。我记得最早知道最小二乘法是在大一上高数课的时候，我们首先回顾一下什么是最小二乘法。
1、最小二乘法
最近机器学习比较火，机器学习中的许多算法都是对信息进行分类，比如说支持向量机就是根据已知信息来分类，神经网络可以找到输入输出的关系（当然，不能给出具体的数学表达式），这两种算法都能找...
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2014-12-05 12:42:01
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前言： 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得。
1. CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。
2. CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种，
第一种最为简单和暴力的，...
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2014-12-04 18:00:19
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接上篇。在(一)和(二)中，程序的体系是Net,Propagation,Trainer,Learner,DataProvider。这篇重构这个体系。Net首先是Net，在上篇重新定义了激活函数和误差函数后，内容大致是这样的：List weights = new ArrayList(); List b...
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2014-12-04 09:57:28
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