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1：《机器学习技法》---支持向量回归

1 核型岭回归首先，岭回归的形式如下：在《核型逻辑回归》中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合：因此我们把w代入，问

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2：机器学习实战笔记9(Apriori算法)

Apriori算法也属于无监督学习，它强调的是“从数据X中能够发现什么”。从大规模的数据集中寻找物品之间隐含关系被称为关联分析或者称为关联规则学习。这

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3：机器学习（二）：感知机学习算法

感知机是一种线性分类模型，属于判别模型　　f(x) = sign(wx+b) ; f(x)∈{+1,-1};其中M为错分类点的集合M。感知机学习算法是误分类驱动的，采用随机

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4：机器学习笔记十三：Ensemble思想(上)

从上面几篇的决策树开始,就可以开始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也

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5：CloudFoundry组件Job无法解析机器Address

【问题现象】cf组件ccng启动失败，提示如下信息： ———— STARTING cloud_controller_ng_ctl at Thu Sep 11 07:33:05 UTC 2014 ————– restart: U

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6：《机器学习系统设计》学习笔记（2）

一个真实的例子：根据一家公司服务器过去的访问量来预测未来的访问量。具体步骤：1.读取数据：服务器的访问量被记录成一个csv文件web_traffic.csv，格式如下：1

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7：机器学习(5): K-means 算法

3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚

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8：机器学习算法--贝叶斯分类器（一）

1. 贝叶斯决策论定义：贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策考虑如何基于这些概

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9：机器学习(3)：支持向量机（SVM）

1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和

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10：linux不同机器下发布程序

在本机的linux环境下编译好，可以在本机上运行，但是由于要到现场安装，将程序直接拷贝过去时，发现程序运行报错。例如/usr/lib/libstdc&#43;&#43;.so.6: ver

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11：Android智能聊天机器人

http://www.tuling123.com/ 注册一个账号，申请一个KEY值。此网站也有文档，可以查看。 1 package com.tulingdemo; 2 3 import java.text.Simpl

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12：【机器学习】极大似然估计法

原文链接最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高

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13：jenkins 集成钉钉机器人

最早做Jenkins发布完成以后通过邮件发送信息通知相关的联系人，发现邮件会受限于大家接收的设置，导致不能及时的看到相关的发布内容，公司使用钉钉做为公司

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14：菜鸟机器学习散点总结（二）

　　再次声明，总结内容基本非原创，只是一个勤劳的搬运工，由于来源比较杂，只好一起感谢网上提供这些知识的人类们。一、关于线性回归　　线性回归比较简单

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15：【机器学习】贝叶斯决策论

原文链接在【前一个例子】中已经举例说明了如何用贝叶斯公式计算后验概率，然后依据后验概率来做决策。1、什么是行为？但是，有时候，后验概率本身只能说

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16：【机器学习】贝叶斯决策实例

原文链接现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月

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17：机器学习 1 linear regression 作业(二)

这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面，这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西，恰好在

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18：机器学习系列(17)_Yelper推荐系统

1. 我们为什么需要推荐系统？“推荐”可是个当红话题。Netflix愿意用百万美金召求最佳的电影推荐算法，Facebook也为了登陆时的推荐服务开发了

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19：机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

1. Classification 这篇文章我们来讨论分类问题（classification problems），也就是说你想预测的变量 y 是一个离散的值。我们会使用逻辑回归算法来解决分类

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20：机器学习中复杂概念的理解

平均值和数学期望的区别？均值（mean value）是针对既有的数值（简称母体）全部一个不漏个别都总加起来,做平均值（除以总母体个数）,就叫做均值.但是当这个数群（data

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