本文内容源自GitHub《Awesome C/C++》。 关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，由 fffaraz 发起和维护。 内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。强大的C/C++标准库框架人工智能异步事件循环音频生态学压缩并发性...
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2014-11-05 17:07:08
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417
简介: Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。 Weka存储数据的...
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2014-11-05 14:18:28
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209
Machine Learning:Linear Regression With One Variable
机器学习可以应用于计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘等领域，可以分为监督学习（Supervised Learning）,无监督学习（Unsupervised Learning），强化学习（Reinforcement Learning）等。
首先我们从一个简单...
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2014-11-05 00:30:58
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256
阅读导读：
1.R语言如何检查文件或目录是否存在？如何重命名一个文件？
2.R语言如何查看和修改目录的权限？
3.R语言如何删除一个文件？
4.用R语言管理一个文件系统时，都有哪些特殊的目录？
5.如何查看R软件指定包所在目录？
1.
文件系统介绍
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法，它使得对其访问和查找变得容易，文件系统使用文件和树形目录的抽象...
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编程语言 时间：
2014-11-05 00:28:34
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323
概率 理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包含全部可能输出(比如一个实验的)的全集，如今你对当中的一些子集感兴趣，即一些事件。如果我们在研究癌症，所以我们观察人们看他们是否患有癌症。在研究中，如果我们把全部參与者当成我们的全集，然后对不论什么一个个体来说都有两种可能的结论...
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2014-11-04 17:02:23
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最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征，其基本思想如....
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2014-11-04 10:36:13
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机器学习算法 原理、实践与实战 —— 感知机感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出为实例的类别，取值+1和-1。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，引入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。1. 感知机...
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2014-11-03 14:26:40
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参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：
?分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM
?聚类算法：KMeans
?统计学习：EM
?关联分析：Apriori
?链接挖掘：PageRank...
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2014-11-03 11:32:18
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朴素贝叶斯（NaiveBayesian）算法的核心思想是：分别计算给定样本属于每个分类的概率，然后挑选概率最高的作为猜测结果。假定样本有2个特征x和y，则其属于分类1的概率记作p(C1|x,y)，它的值无法直接分析训练样本得出，需要利用公式间接求得。其中p(Ci)表示训练样本中分类为Ci的..
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编程语言 时间：
2014-11-03 10:22:12
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246
