可能面临的问题有：大客户共享账号，行为数据可能不准，通过机器+人工的方式，要么去掉这部分的样本集，要么只取大客户本人的行为样本集（但是如果用户的ip不准怎么办），要么忽略大客户可能玩过多个区服，只取充值最多的区服为什么要精确到区服呢？因为玩家是在区服里玩的，玩家的单位是区服，为了真实反映玩家的行为规...
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2014-06-21 08:14:46
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算法定义 最大期望算法（Exception Maximization Algorithm，后文简称EM算法）是一种启发式的迭代算法，用于实现用样本对含有隐变量的模型的参数做极大似然估计。已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的.....
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2014-06-20 17:39:58
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同第10章分析MMU的方法一样，本章也是采用情景分析法，通过对使用ICache的各种情景的分析以实现对ICache模块剖析。使用ICache的情景有如下几种：
（1）l.mtspr指令写ICBIR
（2）指令取指阶段ICache失靶
（3）指令取指阶段ICache命中
（4）指令取指阶段，目的指令所在的内存页禁止缓存
上述四种情景中，情景（1）在流水线的执行阶段使用到了ICache，情景（2）、（3）、（4）在流水线的取指阶段使用到了ICache。...
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2014-06-18 11:25:08
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3.1 实例描述 对输入文件中数据进行就算学生平均成绩。输入文件中的每行内容均为一个学生的姓名和他相应的成绩，如果有多门学科，则每门学科为一个文件。要求在输出中每行有两个间隔的数据，其中，第一个代表学生的姓名，第二个代表其平均成绩。 样本输入： 1）math： 张三 88李四 99王五 66赵六 ....
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2014-06-18 00:11:31
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-17 13:17:44
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bagging 是bootstrap aggregating的缩写，是第一批用于多分类集成算法。
bagging算法如下：
循环K次，每次都从样本集D中有放回地抽取样本集Di，这样总共得到k个样本集，用这K个样本集进行决策树生成，获得K个决策树模型，再将要检测的数据用这K个决策树模型进行多数表决，获得票数多的结论。
这种思想跟现代民主投票制度如出一辙，一个人再厉害，判断力也是有限的，但是...
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2014-06-15 19:28:13
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节...
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2014-06-14 16:25:56
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有时我们 nginx 需要和 wowza 服务器交互以进行一些 LB 事宜；有时我们的管理员需要实时了解 wowza 服务器的一些其他状态信息(比如一些自定义对象的状态等等)，而用 rtmp 不是太方便。这些情况下，如果我们的 wowza 服务器能提供一个 http api 就好了，就像 web 容器 tomcat 那样。本文以一个简单的 http 发送参数到 wowza，然后 wowza 返回一个 json 为例(经典的 REST 案例)，介绍如何让你的 wowza 服务器提供 RESTful web 调...
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2014-06-14 10:12:33
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用判别函数分类的概念首先模式识别系统的主要作用是：判别各个模式所属的类别，例如对一个两类问题的判别，就是将模式x划分为成ω1和ω2两类。两类问题的判别函数（以二维模式样本为例）若x是二维模式样本x
= (x1 x2)T，用x1和x2作为坐标分量，得到模式的平面图：这时，若这些分属于ω1和ω2两类的模...
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2014-06-12 08:55:19
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