社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)逐步成为数据挖掘领域的又一新宠。SNA的本质是利用各样本间的关系（故也成为关系网络）来分析整体样本的群落现象，并分析出样本点在群落形成的作用以及群落间的关系。利用Ｒ语言中的igraph包实现SNA。...
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2015-01-03 15:56:31
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reference :http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-MachineSVM是什么？SVM是一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，同时还使用了一种称之为kernel trick的技术进行数据的转换...
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2015-01-03 15:50:33
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数据挖掘：
数据挖掘从字面上就已经很好理解了，就是从一堆数据中，挖掘出一些有用的信息来的过程。比如说，我们的搜索数据，如果某个地区大部分人都在搜索MH370，表示他们在关注这个事情。我们就可以推荐一些安全知识，飞机知识过去。同样的也可能会有蜡烛销售高潮，提前给他们提供便利。这个就是数据挖掘的工作内容。
数据挖掘这些书的主要内容，数据有多少种，什么是有效数据，数...
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2015-01-03 14:42:59
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scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块，建立在SciPy基础之上.主要特点：操作简单、高效的数据挖掘和数据分析无访问限制，在任何情况下可重新使用建立在NumPy、SciPy 和 matplotlib基础上使用商业开源协议——BSD许可证重要链接：官方源代码报告：https:...
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2015-01-03 14:31:43
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背景 支持向量机（SVM）背后的数学知识比较复杂，之前尝试过在网上搜索一些资料自学，但是效果不佳。所以，在我的数据挖掘工具箱中，一直不会使用SVM这个利器。最近，台大林轩田老师在Coursera上的机器学习技法课程上有很详细的讲授SVM的原理，所以机会难得，一定要好好把握这次机会，将SVM背后的原理...
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2015-01-02 22:25:56
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来源：从机器学习谈起 本文首先介绍了互联网界与机器学习大牛结合的趋势，以及使用机器学习的相关应用，接着以一个“等人故事”展开对机器学习的介绍。介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器学习的相关学科，机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系，机器学习的新子类深度学习，最后探讨....
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2015-01-02 22:16:48
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引言
我感觉学习机器学习算法还是要从数学角度入门才是唯一正道，机器学习领域大牛Michael I. Jordan给出的机器学习定义是，“A field that bridge computation and statistics,with ties to information theory, signal processing, algorithm, control theory and ...
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2015-01-02 21:10:55
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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。
二、基本的聚类方法包括：
1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在...
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2015-01-02 17:37:52
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目标分布（Target Distribution）
在实际情形中，训练数据的误标签的情况，输入数据某一维不准确的情况，都可能导致数据信息不精准，产生噪声数据。
由于受到噪声的影响，我们现在可以把y也看做是一种概率分布,y也是从某种分布中取样而来的，即y~P(y|x)。
这里的P(y|x)被称为目标分布。
回头来看，我们可以把学习的目标总结为，在常见的输入(符合P(x...
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2015-01-02 11:01:42
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