实验名称： k-meas非监督聚类分析一、实验目的和要求
目的：加深对非监督学习的理解和认识掌握聚类方法K-Means算法的设计方法要求：根据聚类数据，采用k-Means聚类方法画出聚类中心二、实验环境、内容和方法环境：windows
7，python2.6 ，Eclipse，Pydev 内容： 1...
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2014-05-19 11:48:59
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今天在飘飘同学的鼓励和建议下，我终于开通了博客园博客哈哈！！！决定把新学习的一些东西的笔记记录在这里，还可以互相监督学习，互相鼓励！谁让我们都是追求进步的人呢是吧！哦吼吼吼之前自己一直跟着视频学习了一些html，其实学习的很慢很慢（按理说如果不是跟着视频，而是就看看html代码可能学得更快，不过也可...
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2014-05-14 22:49:05
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必须先搞清楚机器学习中两个很重要的概念，一个是监督学习（Supervised
Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。
这两者的区别就是前者知道了结果的正确值，后者没有这个指导值，也就是说你不知道所谓的正确结果。 wikipedia上这样描述： 监督学习从给定的...
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2014-05-13 21:59:39
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在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法：
监督学习(Supervised learning)、
非监督学习(Unsupervised learning)、
半监督学习(Semi-supervised learning)，
监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
非监督学习：直接...
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2014-04-30 22:12:38
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1.算法简介
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是无监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。
本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户...
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2014-04-29 13:38:20
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一
统计学习方法概述统计学习对象：数据-->数据特征-->数据模型-->知识-->预测统计学习关于数据的假设：
具有一定统计规律性的同类数据。统计学习目的： 对数据进行预测与分析，尤其是对未知新数据进行分析预测。通过构建概率统计模型实现。统计学习方法：
监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习监督...
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2014-04-28 01:04:26
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