机器学习与数据挖掘中的十大经典算法背景：top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告，会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法。吴教授觉得非常好，开始着手解决这个事情。找了一系列的大牛（都是数据挖掘的大牛），都觉得想法很好，但是都不愿自己干。原因估计有一下几种：...
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2014-07-26 01:15:56
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估计很多人都是用惯了Visual Studio的主，怎么也不适应Linux的一套编辑器，比如vim、source insight这些东西，可视化的eclipse效果还好点，但一般以远程共享一台Linux服务器为主，没那么好条件一人一个Linux机器。我用了有几个月的insight，也就看看代码，反正...
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2014-07-25 19:11:21
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上篇《移动互联网时代：要让姑娘在一分钟爱上你》实际上只是提出了本人独创的具有自主知识产权的移动互联网的相亲思维，并没有真正地去阐述如何让姑娘在一分钟内爱上你？现实生活中，估计也没有那么简单和容易，一见钟情毕竟是凤毛麟角的，特别是在这个时代里，姑娘们都变得很实际很现实了，极难发生那种双方各方面距离都很远的惊天地泣鬼神的爱情故事了，回到移动互联网产品和服务也是一样的，一定要脚踏实地地做精做细，以用户为...
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2014-07-25 11:15:51
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似然函数：似然函数在形式上就概率密度函数。 似然函数用来估计某个参数。最大似然函数：就是求似然函数的最大值。 最大似然函数用于估计最好的参数。最小二乘法：它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。就是求 y=a1+a2x的系数。通过最小化误差的平方，然后求系数的偏导数，令导数为0，求...
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2014-07-24 22:50:53
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这是本人的第二篇文章。通过上一篇文章的总结后，我觉得有必要对java内存回收问题再详细叙述一下。因为大多数javaer估计都是习惯了自己的java编码风格，尤其是对象声明等，想在哪声明就在哪声明，之后就不管了，因为他知道java有一个很好的内存管理机制，那就是GC(垃圾回收机制)。其实这对一般的ja...
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编程语言 时间：
2014-07-24 22:04:42
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集成学习（Esemble learning） 在机器学习领域，如何根据观察数据学习一个精确的估计数据是一个主要问题。 通常，我们通过训练数据应用某个算法得出一个训练模型，然后使用评估数据来评估这个模型的预测正确率，最后如果我们可以接受这个正确率就使用该模型进行预测数据。通常我们将训练数据进行交叉.....
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2014-07-24 17:32:05
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1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 对于训练集，有。 对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说，我们估计得每一种分类结果出现的概率。因此我们的假设函数将...
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2014-07-24 12:09:45
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简介：在概率统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。 其中，参数估计是概率统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般知道或假设样本服从某种概率分布，但不知到具体参数（或者知道具体模型，但不知道模型的参数）。
参数估计就是通过多次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。...
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2014-07-23 22:39:07
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用惯了cacti的童鞋们，估计都对cacti的树形视图情有独钟，连我们的网络工程师都抱怨，zabbix没有cacti直观的界面。
本来，我在每个host的模板里面都加了screen，虽然麻烦点吧，总归有了直观的显示。
但是前几天，介于偷懒的想法，修改了所有机器的模板，网卡一类统一启动..
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2014-07-23 21:19:26
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由于业务需要，我们需要使用支付宝移动快捷支付做收款。支付宝给了我们《移动快捷支付应用集成接入包支付接口》见支付宝包《WS_SECURE_PAY_SDK》。
支付宝给的服务器demo只有Java、C#、PHP三种，而我们服务器端使用的是C++。这其中就涉及到接收支付宝的服务器异步通知。为了确保接收到的服务器异步通知来至支付宝，我们就必须验证支付宝的签名。坑爹的是，原来PC端使用MD5做签名，估计支...
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移动开发 时间：
2014-07-23 18:06:38
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