1.流形学习的概念流形学习方法(Manifold Learning)，简称流形学习，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。在理论和应用上，流形学习方法都具有重要的研究意义。假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。...
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2015-05-22 22:39:15
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SimpleTopology.javapackagecom.zgl.helloword;
importbacktype.storm.Config;
importbacktype.storm.LocalCluster;
importbacktype.storm.StormSubmitter;
importbacktype.storm.topology.TopologyBuilder;
/**
*定义了一个简单的topology，包括一个数据喷发节点spout和一个..
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2015-05-22 19:40:14
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Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。那strom是如何提高并行度的呢？Strom程序的执行是由多个supervisor共同执行的。supervisor运行的是topology中的spout/bolttasktask是storm中进行计算的最小的运行单位，表示是spout或者bolt的运行实例..
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2015-05-22 19:35:56
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文章是下面这个公开课的个人笔记，推荐的笔记里记的比较全，完全依据视频课程（有少量小错误），我的笔记依据课程按自己的理解记录一些重点，方便快速回顾。另外自己开始学这门课时搜到的好的资料，推荐给大家：|— Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”|—- 类 别：适合入门
|—- 网页地址： https://www.coursera.org/learn/mach...
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2015-05-22 17:11:24
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Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。那strom是如何提高并行度的呢？Strom程序的执行是由多个supervisor共同执行的。supervisor运行的是topology中的spout/bolt tasktask是storm中进行计算的最小的运行单位，...
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2015-05-22 16:42:33
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斯坦福deep learning教程中的自稀疏编码器的练习，主要是参考了 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html，没有参考肯定编不出来。。。Σ( ° △ °|||)︴ 也当自己理解了一下这里的自稀疏编码器，...
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2015-05-22 16:24:14
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Storm的并行度详解
Storm的并行度是非常重要的，通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力。
那strom是如何提高并行度的呢？
Strom程序的执行是由多个supervisor共同执行的。supervisor运行的是topology中的spout/bolt
task
task 是storm中进行计算的最小的运行单位，表示是spout或者b...
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2015-05-22 15:15:47
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N -Find a wayTime Limit:1000MSMemory Limit:32768KB64bit IO Format:%I64d & %I64uSubmitStatusPracticeHDU 2612DescriptionPass a year learning in Hangzhou...
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2015-05-22 01:47:42
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第一讲：线性回归
Supervised Learning
首先给出一些基本定义，x(i)x^{(i)} 表示输入变量或者输入特征，y(i)y^{(i)} 表示输出变量或者目标值。(x(i),y(i)(x^{(i)}, y^{(i}) 称为一对样本，一组样本
{(x(i),y(i));i=1,2,...,m}\{(x^{(i)}, y^{(i)}); i=1,2,...,m\} 称为训练集，其...
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2015-05-21 22:46:38
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1、机器学习可以做什么？
搜索引擎、垃圾邮件过滤、人脸识别等等，不仅用于人工智能领域，生物、医疗、机械等很多领域都有应用。2、机器学习的定义
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P,if its perfor...
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2015-05-21 22:39:16
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