网易公开课学习笔记机器学习的定义 Arthur
Samuel：“在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域” 让计算机学会如何下棋，并超过自己 Tom
Mitchell：给计算机一个任务T和性能测试方法P，如果在经验E的影响下，P对T的测量结果得到了改...
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2014-05-27 02:41:19
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第一部分：
学习Mahout必须要知道的资料查找技能：
学会查官方帮助文档：
解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：
G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs
学会查源代码的注释文档：
方案一：用ma...
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2014-05-22 10:37:07
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这篇文章不提原理，讲讲hadoop及其周边项目的作用。
hadoop这个词已经流行好多年了，一提到大数据就会想到hadoop，那么hadoop的作用是什么呢？
官方定义：hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。核心词语是平台，也就是说我们有大量的数据，又有好几个电脑，我们知道应该把处理数据的任务分解到各个电脑上，但是不知道怎样分配任务，怎样回收结果，hadoop大概就帮助我们做了...
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2014-05-22 10:34:39
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大数据的热门使得很多人都想往这个方向发展，做一些像数据挖掘，数据分析之类的工作。但是该从何开始呢？要怎样才能快速学到一些有用的知识，技能呢？我觉得有三个切入点，依照个人特点可以自行选择顺序切入。...
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2014-05-22 10:33:54
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机器学习入门教材有许多，入门方式多种多样，我是半路出家，简单总结一下我的机器学习之路。2011年考入北邮计算机研究生学院，主要是NLP方向。之前没有接触过机器学习，本科也不是计算机专业，而是工商管理。
2011年研究生阶段，两节课对我影响很大：
第一节课是计算语言学，最开始了解和接触机器学习，是在上这节课的时候，老师推荐的教材《统计自然语言处理基础》。在老师的课上，有讲到HMM（隐马尔...
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2014-05-22 08:24:51
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k邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、没有数据输入假定；缺点：计算复杂度高、空间复杂度高（占内存）；使用数据范围：数值型和标称型。
k-邻近算法的工作原理是：存在一个训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道每个数据都对应的哪个分类。输入一个没有标签的新数据，将新数据的每个特征和样本集中的所有数据进行笔记哦啊，提取出样本集中特征最相似（邻近）的分类...
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2014-05-20 16:54:05
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总体理解Random
Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。1.
单棵决策树的构建： （1）令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个...
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2014-05-19 13:28:18
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SVM(Support Vector Machine)，中文名为 支持向量机，就像自动机一样，听起来异常神气，最初总是纠结于不是机器怎么能叫“机”,后来才知道其实此处的“机”实际上是算法的意思。
支持向量机一般用于分类，基本上，在我的理解范围内，所有的机器学习问题都是分类问题。而据说，SVM是效果最好而成本最低的分类算法。
SVM是从线性可分的情况下最优分类面发展而来的，其基本思想可以用下图表...
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2014-05-18 10:17:23
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具体要学习的书籍就是《机器学习实战》Machine Learning in Action，Peter Harrington
Windows下要安装3个文件，分别是;
1.Python（由于python不是向下兼容的，所以推荐2.7版本），网址:http://www.python.org
2.numpy（python的科学计算包）,网址:http://sourceforge.net/proje...
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2014-05-18 09:24:06
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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)...
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编程语言 时间：
2014-05-18 05:13:44
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434
