决策树-1经典的决策树根据天气情况决定是否合适打网球决策树-2根据变量数值来决策决策树-3根据向量的值来决策决策树-4比赛中模型包含190棵决策树Treelink/decisiontreeforest输出是所有决策树上计算的结果叠加每棵树都是

贝叶斯定理后验概率(posterioriprobabilities):P(H|X)表示条件X下H的概率.贝叶斯定理:P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X)朴素贝叶斯分类假定有m个类C1,…Cm,对于数据样本X,分类法将预测X属于类Ci,当且仅当P(Ci|X)>P(Cj|X),1<=j<=m,j!=i根据贝叶斯定理,P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/P(X)由于P(X)对于所有类都是常数,只需最大化P(X|Ci)P(Ci)计算P(X|Ci),朴素贝叶斯分类假设类条件独立.即给定样本属性值相互条件独立.P(x1,…,xk|C)=P(x1|C)

本文档根据上次短彩部和互联网部的会议内容，从整个系统的高度形成公司基于短彩及技术部的数据仓库总体概念框架，对整个系统架构设计所需的功能模块进行明确划分，明确各功能模块的职责范围。

说深度学习（Deep Learning）算法是当前“人工智能皇冠上的明珠”并不过分。通过深层神经网络（DNN）模型的运用，深度学习已成为目前最接近人脑的智能学习方法， 不仅Google、Facebook、百度、腾讯等国内外搜索和社交公司为之疯狂，电商巨头京东和阿里也已经加入竞争。京东更是已经实现深度学习的初步运 用。

2017年4月20日，重庆商务委副主任廖红军一行莅临ChinaDataPay.com中国数据宝参观考察，并对数据宝的发展历程、组织架构和技术实力给予充分肯定，双方深入沟通了商务大数据的挖掘、分析应用等方面，就商务大数据的合作达成初步意见。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 重庆商务委副主任廖红军一行在数据宝董事长汤寒林的陪同下，首先听取了数据宝公司的发展历程、大事记

DeepCpG 是一个用来预测多个细胞中 CpG 位点甲基化程度的深度神经网络。它可以精确地归纳不完整的 DNA 甲基化谱以发现具有预测意义的序列改变，同时还可以量化序列变异带来的影响。

手机游戏市场高速成长，这已经是不争的事实。日本的DeNA和GREE统领全球移动社交游戏潮流，Android和iOS上发行的游戏收入超过任天堂和索尼家用机的软件销售总和；在美国，游戏一直是最受欢迎的手机应用。

对于很多动画制作者而言，一个比较麻烦的事情就是手绘动画时，让每一帧都保持一致。这原本就是个非常耗时，也需要很多精力的事情，总是在反复进行着重复的工作，画了又画就是为了最终动起来的画面。

随着社交媒体、移动化和云计算的发展，数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中，我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据技术以加强商务智能的推动力推动着由测试步入到了生产阶段。2016年新春伊始，五名业内人士将与您分享他们对于2016年大数据和分析市场趋势的预测。

医生可以通过对眼睛的检查可以发现一些疾病的迹象，包括糖尿病和高血压等。Google 已经将这一现实与深度学习算法结合起来，将诊断潜力提升到一个新的水平。凭借其系统，Google 的深度学习技术可以简单地使用视网膜图像预测任何特定个体的心血管风险。

随着用户使用天数的增加，不管你的业务是扩大还是缩减了，为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势？很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线。当你的客户处在休眠期，或者你的业务处在淡季，你增加的计算资源就处在浪费阶段；相对应地，当你的业务在旺季期，或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析，有多少次你忒想拥有额外的计算资源。

新年总是跟黄金密不可分。新年第一天，让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型，预测金价！

新的一年刚刚开启， Zing 设计团队认为这是一个很好的时间来回顾 2013 年 web 的设计场景，同时也对 2014 的 web 设计趋势做了些分析，总结出了十大网页设计趋势和预测，希望能给大家一些启发：）

MIT计算机科学和人工智能实验室的研究人员开发了一种机器学习算法能预测波动剧烈的比特币价格。 他的团队在50天内对比特币的投资获得了将近一倍的回报。今年早些时候，Devavrat Shah和最近毕业的Kang Zhang收集了五个月内所有主要比特币交易平台的价格数据，他们使用贝叶斯回归训练算法从数据中自动识别模式，然后预测未来价格，根据预测进行交易。

虽然机器人和人工智能在可预见的未来，不可能完全取代医生，但它们已经开始产生影响了。

预测未来 1 小时内的高速路况，能做到吗？阿里巴巴做到了，而且准确率达到了 91% 以上，比目前全球公开最好的方案还要高出 10%。

甲骨文公司预测一种新型用户：数据平民（Data Civilian）会崛起。该公司称：“虽然复杂的数据统计可能仍局限于数据科学家，但数据驱动的决策不会是这样。在未来一年，更简单的大数据发现工具让业务分析员可以寻找企业Hadoop集群中的数据集，将它们重新做成新的混搭组合，甚至运用探索性机器学习方法来分析它们。

【51CTO.com快译】2016年大数据技术将迎来怎样的发展态势？预计机器学习、实时数据即服务、算法市场以及Spark等等都将成为发展热点。

在StackOverflow上有这么一个问题 Why is processing a sorted array faster than an unsorted array? 。例子中，对一个数组进行条件求和，在排序前和排序后，性能有很大的差别。原始的例子是C++和Java的，这里将其换成了C#

H2O的核心是一个统计分析引擎，它使用Hadoop的分布式文件系统（HDFS）作为其存储平台，但是它们的最终目标是像谷歌的BigQuery一样简单。H2O的用户交互是通过一个简单的网络搜索和标准R统计分析语法。