2014中国大数据技术大会 会议记录：1、落地、跨界、效率、领导见面就谈大数据；2、大数据成为主流产业需要5到10年；3、数据是表象，实质是问题；4、Doug Cutting：Fuel for change:data, EDH, Style catches on:ecosySystem, the Data Multi-Tool, Cloudera; 1、白皮书，发展趋势；2、融合，跨界，基础，突破...
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2014-12-13 20:36:12
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上一次刚写了LSA模型，本来这次想写PLSA模型，但是由于PLSA模型是需要用到EM算法的，所以这里我想先解释下EM算法，...
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2014-12-13 12:19:51
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深度学习概述
深度：
从输入产生一个输出的计算，可以被一个有向图来表达：一个有向图是一个表达计算的图，每个节点表达一个计算元素和一个值（计算结果，就是根据该节点的孩子节点的值计算的）。每一个节点和可能的图结构组成的计算集合就定义了一个函数系列。输入节点没有孩子节点，输出节点没有父亲节点。
下面表达sin(a^2+b/a)的有向图可以通过两个输入节点a,b，一个表达b/a的节点...
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2014-12-13 12:14:04
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智能：
智能这个词可以用很多方法去定义。这里我们把它定义为能够根据某些情况做出正确的决定。做出好的决策需要知识，并且这种知识必须是一种可操作的，例如解释传感器数据并且使用它去做决策。
人工智能：
感谢那些人类曾经写过的程序，允许这些程序去做一些我们认为有用的事情。在这种情况下，计算机已经获得了某种程度的智能。在21世纪的开始的时候了，仍然有很多任务，人和动物可以很简单做到，而计算机却...
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2014-12-13 10:55:28
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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关于dual的相关知识，这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用，是优化理论中的一个重要部分。(也许你觉得一个IT人优化问题不重要，其实你仔细想想，现实中的很多问题，都是在有条件约束的情况下的求最优的问题)...
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2014-12-12 19:07:40
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关于人脸检测算法Adaboost+Haar-like的理解和相关介绍...
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2014-12-12 13:22:54
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今天继续和小伙伴们分享聚类算法和R语言的实现，上篇和大家分享了聚类中的距离、类间距离和最古典的层次聚类法，今天和大家分享几个动态聚类算法。
首先和大家分享被评为十大数据挖掘算法之一的K-means 算法（K为分类的个数，mean为平均值，该算法的难点即为K的指点）
Step1：选择K个点作为初始质心；
Step2：将剩余每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）；
Step3：重新计算簇的...
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2014-12-12 11:47:35
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AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。这个框架由一系列的类库组成。主要包括有：AForge.Imaging —— 日常的图像处理和过滤器AForge.Vision —— 计算机...
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Web程序 时间：
2014-12-11 23:40:15
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