实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物（早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面）。然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨，我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路、甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益。为什么会这样？一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有...
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2015-04-11 23:48:15
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
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移动开发 时间：
2015-04-11 22:37:08
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转载：http://licstar.net/archives/328这篇博客是我看了半年的论文后，自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结，在此分享。其中必然有局限性，欢迎各种交流，随便拍。 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果，但是在....
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2015-04-11 16:14:28
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这段时间工作太忙，很久没学习了。这两天，工作之余，偶尔在家翻翻书，权且当做休息了。
我一直是c/c++的忠实用户，尤其是c的粉丝——概念简洁、运行高效——计算机专业的人，不用c语言，不了解程序底层的运行机制和过程，那和那些外专业的只会调用接口、函数的同学有什么区别呢？不过，最近一年还是慢慢去了解、尝试python了。原因很简单，开发成本太低了。c/c++就像复杂的吸尘器、洗碗机，优点是高效，缺点...
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2015-04-11 13:21:57
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KNN的是“k Nearest Neighbors”的简称，中文就是“最近邻分类器”。基本思路就是，对于未知样本，计算该样本和训练集合中每一个样本之间的距离，选择距离最近的k个样本，用这k个样本所对应的类别结果进行投票，最终多数票的类别就是该未知样本的分类结果。选择什么样的度量来衡量样本之间的距离是关键。
一、从文本中读取样本的特征和分类结果。
'''
kNN: k Nearest N...
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2015-04-11 13:19:10
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样本我就用的《machine learning in action》中提供的数据样例，据说是婚恋网站上各个候选人的特征，以及当前人对这些人的喜欢程度。一共1k条数据，前900条作为训练样本，后100条作为测试样本。
数据格式如下：
46893 3.562976 0.445386 didntLike
8178 3.230482 1.331698 smallDoses
55783 3.612548...
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2015-04-11 13:17:24
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继续之前的写。
三、对单个样本进行分类。
'''
function: classify the input sample by voting from its K nearest neighbor
input:
1. the input feature vector
2. the feature matrix
3. the label list
4. the value of k
re...
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2015-04-11 13:17:22
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【总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html1. 梯度下降法梯度下降法是一种用来寻找函数最小值的算法。算法的思想非常简单：每次沿与当前梯度方向相反的方向走一小步，并不断重复这一过程。举例如下：[例]使用梯度下降法，求的最小值。第一步：求解迭代格...
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2015-04-11 01:15:47
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参考文章：
A Unified Architecture for Natural Language Processing：Deep Neural Networks with Multitask Learning ICML08
A convolutional neural network for modelling sentences ACL14...
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2015-04-10 22:09:45
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Sparse Autoencoder Recap:Because we used a sigmoid activation function for f(z(3)), we needed to constrain or scale the inputs to be in the range [0,1], since the sigmoid function outputs numbers in th...
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2015-04-10 18:02:06
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