本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理，并用R语言实现了几个例子：
1. Markov Chain （马尔科夫链）
2. Random Walk（随机游走）
3. MCMC具体方法：
3.1 M-H法
3.2 Gibbs采样
PS：本篇blog为ese机器学习短期班参考资料（20140516课程）。...
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2014-05-15 23:58:14
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Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
SciPy是....
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2014-05-15 14:06:15
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本文根据Daphne Koller的课程整理。
PDM(ProbabilisticGraphiccal Models)
称为概率图模型。下面分别说明3个词对应的意义。
概率
-给出了不确定性的明确量度。
-给出了根据不确定性进行推断的有力工具。
-利用数据结构，建立了进行学习的方法，解决十分大规模的问题。
图
这里主要用到2种概率图，用于表示依赖关系。如图1所示...
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2014-05-15 13:00:48
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主要内容来自stanford Andrew Ng视频课程的总结。讲的很好，还有对应的习题，课程可以在下面网站搜索到。
https://www.coursera.org/
机器学习的目的是在训练数据的基础上得出一个模型，该模型对于给定的输入x，给出相应的输出y。用公式表示就是：y = h(x)。注意x表示一维向量，x={x1,x2,x3...}。这里的xi也就是特征（featur...
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2014-05-15 08:20:58
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k-近邻算法原理：存在一个样本的数据集合，也叫训练的样本集，样本集中每个数据都有标签，算法分类时，输入没有分类的新数据，将新数据的每个特征与样本集中每个数据对应的特征进行比较，然后样本集可以计算得到与新数据的相似度，然后取前k（通常不大于20）大相似度所对应的类标签，然后将新数据标识为k个中类标签最...
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2014-05-15 07:42:07
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①
分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以...
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2014-05-15 07:40:07
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尾递归定义：
如果一个函数中所有递归形式的调用都出现在函数的末尾，我们称这个递归函数是尾递归的。当递归调用是整个函数体中最后执行的语句且它的返回值不属于表达式的一部分时，这个递归调用就是尾递归。尾递归函数的特点是在回归过程中不用做任何操作，这个特性很重要，因为大多数现代的编译器会利用这种特点自动生成优化的代码。
原理
当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候，它就覆...
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2014-05-15 06:49:43
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不敢妄谈Axure教程还是产品教程，只当记录一下在产品上线前，一边考虑下一版更新一边整理下工作思路。
早期：规划
进入微软、亚马逊，谷歌等美国IT企业工作人才项目，起薪40万，百度搜索（MUMCS）
XMind
关于脑图软件，写多了又个长篇的血泪史，最后还是回归了免费开源Mac&Win的XMind。不用考虑iOS平台的脑图了，没有那种一目了然的特点了。还是用...
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2014-05-15 06:23:38
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稍后补上Restricted Boltzmann Machines的东西，其实Boltzmann Machines搞懂了，Restricted Boltzmann Machines很简单的，就是加了几个限制条件而已。
计划再写一篇将DBN的，感觉只要Boltzmann Machines搞懂了，其他的都不是什么难题。...
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2014-05-14 15:04:53
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