主成份分析历史：
Pearson于1901年提出，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法。通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，可以使用样本协方差矩阵或相关系数矩阵作为出发点进行分析。
通过对原始变量进行线性组合，得到优化的指标：把原先多个指标的计算降维为少量几个经过优化指标的计算（占去绝大部分份额）
基本思想：设法将原先众多具有...
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2014-12-15 10:29:54
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Visual Assist X 10.6.1837完美破解版(带VS2010破解)实用软件,资源分享Add comments八102011转载自：http://www.blog.namind.com/visual-assist-x-10-6-1823-crack-version-perfectly-...
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2014-12-15 10:22:02
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KNN k临近算法遍历所有训练样本，求距离最近的点的结论，作为最后的预测结果MR版：map求样本距离（key：样本，value：距离），combine求的最小值，是过滤功能，reduce就有一个求得距离最小值贝叶斯：贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)贝叶斯将在属性条件下的...
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2014-12-15 10:21:20
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大数据竞赛平台——Kaggle 入门篇
这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！
1、Kaggle简介
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：ht...
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2014-12-15 09:06:09
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本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议，对做研究本身（阅读、写作和程序设计），理解研究过程以及开始热爱研究（方法论、选题、选导师和情感因素），都是极具价值的。
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2014-12-15 00:05:05
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决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图，终止块表示分类结果（也就是树的叶子）。判断模块表示对一个特征取值的判断（该特征有几个值，判断模块就有几个分支）。决策树的生成过程就是一个数据集不断被划分的过程，划分数据集的最大原则是：使无序的数据变的有序。如果一个训练数据中有20个特征，那么选取哪个做划分依据？这就必须采用量化的方法来判断，量化划分方法有多重，其中一项就是“信息论度量信息分类”。基于信息论的决策树算法有ID3、CART和C4.5等算法，其中C4.5和CART两...
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2014-12-14 20:03:24
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今天主要学习了神经网络中一个重要的算法--BP（back propagation）它是一个前馈网络，就是神经元的输出是向前传播的；其名字的意思是指最后输出的误差经由神经网络后向传播，影响每一级的权值简单的说其思想就是：信号的正向传播 ----> 误差的反向传播；将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐...
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2014-12-14 18:35:09
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深度学习：采用无监督学习，获得更有用的特征（不需要人工抽取特征），以实现各种分类和预测目标，结合高性能计算，提高效率。
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2014-12-14 13:07:23
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注：此页是一个引导的页面，后续将会分7个主要教程和一些高级的例子，一步一步讲解深度学习。
这里的教程将为大家提供最重要的几个深度学习算法，并且也会告知如何去用theano来运行它们。theano是一个python类库，它能够帮助大家容易的去写深度算法模型，并且可以让大家能够在GPU上运行这些算法
学习这些教程之前，需要熟悉下先热下身，这里是theano的基础教程，学完之后，再看下这个东...
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2014-12-14 12:00:41
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对于上次说的LSA模型，它能解决多个单词一个意义，但是不能解决多个意义一个单词，就是多义词的问题，而PLSA模型能较好的解决这个问题，首先说下，这个模型的假设：
1 假设生成一个单词的过程是这样的：首先选择一篇文章di，然后再次基础上选择一个潜变量zk,最后在此基础上再在选择一个单词。如果p(di,wj)表示第i个文本中第j个单词的概率，根据假设有：
2 另外一个非常重要的假设是，单词wj...
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2014-12-13 21:55:00
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