理论和公式请看网易公开课中Andrew Ng的机器学习，或者coursera中Andrew Ng的机器学习对于多元线性回归要拟合最好的直线，要使得误差平方和最小，课本上的方法都是求偏导，并使其为0，然后求解线性方程组。但是还有很多其他方法可以达到上述效果，Andrew在大样本和小样本的情况下给出了两...
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2015-01-06 19:59:23
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static使用方法小结 statickeyword是C, C++中都存在的keyword, 它主要有三种使用方式, 当中前两种仅仅指在C语言中使用, 第三种在C++中使用(C,C++中详细细微操作不尽同样, 本文以C++为准).(1)局部静态变量(2)外部静态变量/函数(3)静态数据成员/成员函数...
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2015-01-06 17:09:56
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http://www.4gamer.net/games/216/G021678/20140714079/ 连载第2回的本回， Arc System Works开发的格斗游戏「GUILTY GEAR Xrd -SIGN-」解说的后篇送到了。前篇的最后预告的那样，本回，是只能看到Anime的3D图形的2...
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2015-01-06 15:20:04
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admin 2014-08-22T04:28:58Z 2014-08-22T04:28:59Z 12.00 9840 21360 120 60 False False 样本号 2014071201 9 1200 1200 3 1 1 False Fal...
前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文：) 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有的样本点，而且现实生活中很多样本都有大量的特征信息。 另一方面，实际生活中更多的问题都是非线性问题。 针对这些问题，有了树回...
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2015-01-05 18:05:58
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通常作为一个应用程序的部署脚本，开始的第一项工作是为当前应用创建一个专用（dedicated）的用户和用户组。这个脚本很简单，这里贴一个参考样本：[plain]view plaincopy#!/bin/shuser=test_usergroup=test_group#creategroupifnot...
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2015-01-05 14:42:53
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在彻底了解mean shift之前，我们需要解决三个问题： 第一个问题：无参数密度估计 无参数密度估计，它对数据分布规律没有附加任何假设，而是直接从数据样本本身出发研究数据分布特征，对先验知识要求少，完全依靠训练数据进行估计，而且能够处理任意的概率分布。 eg. 直方图法，最近邻域法，核密度估计法。...
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2015-01-04 13:26:53
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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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前言 在前面的文章中，讨论了一些分类算法。然后，有一点一直忽视了，就是非均衡的分类问题。 分均衡分类有两种情形 情形一：正例和反例数量相差非常大。 比如，分析信用卡信息集里面的正常样本和诈骗样本。正常样本固然比诈骗样本要多的多了。 情形二：分类正确/错误的代价不同。 比如...
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2015-01-02 23:38:14
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控制器属性传值的一些小问题这篇博文并没有什么技术含量，属于很基础的知识，但也容易在感官上产生错误的认识，今天记录于此。一个对象，无论是被转存到数组中，还是被多个控制器持有，如果这个对象没有发生值的拷贝（创建出新的对象），所有的对这个对象的持有者只持有了一个样本，修改了这个样本的值会影响到所有持有者。...
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2015-01-02 23:34:13
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