Spark 数据挖掘—利用决策树预测森林覆盖面积 1 前言 预测问题记住一点：最垃圾的预测就是使用平均值，如果你的预测连比直接给出平均值效果都要差，那就省省吧！ 统计学诞生一个多世纪之后，随着

RAID（独立冗余磁盘阵列是）指由多个独立硬盘结合形成的一个较大的逻辑阵列。数据存储在磁盘的此阵列并带有附加的冗余信息。冗余信息可以是数据本身（镜像），也可以是从多个数据块（RAID4或RAID5）计算出的奇偶校验信息。使用

Oracle的数据分区是一种处理超大型表、索引等的技术。分区是一种“分而治之”的策略，通过将大表和索引分成可以管理的小块，从而避免了对每个表作为一个大的、单独的对象进行管理，为大量数据提供了可伸缩的性

Oracle高可用相关功能的产品概述 因为高可用的范围定义太广泛，本书只讨论与Oracle数据库有关系的高可用设计，如数据库主机的错误、数据所在的存储错误、介质损坏以及主机与数据的冗余保护等，并不讨论应用层的设计，Oracle 提供支持高可用相关产品主要有下面几种。

目目前还在扩大的范围，未来会有更多的人加入，最终希望在自动化技术飞快发展的当 下，能够真正地通过数据挖掘来完成最终的智能化推荐。 [本文参考以下来源： thenextweb.com , wired

 数据挖掘技术在婴幼儿营养状况评估中的应用研究 声 明 创新性声明 我们所呈交的论文是我们小组所有成员在代课老师指导下进行的研究成果。除了文中特别加以标注的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理 目录 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 1 一、概述 1 二、背景 4 三、人脑视觉机理 7 四、关于特征 11 五、Deep

我们假定学习器考虑的是定义在实例空间 X 上的有限的 假设空间 H ，任务是学习某个目标概念 c : X →{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈 x 1 ， d 1 ，〉…〈 x m

“我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页” 。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。

SQL学习笔记 SQL、PL/SQL学习笔记 1．SQL并行查询 alter session enable parallel dml execute immediate 'alter session

近年来，机器学习取得了巨大的成功，这些成功得益于机器学习算法的不断优化，例如深度神经网络。深度神经网络在不断发现问题和解决问题的过程中又推动了 AutoML 的发展。到目前为止，AutoML 一直致力

由于机器学习技术的发展，每天我们都会听说人工智能带来的最新进步，无论是对医疗健康，还是关于围棋比赛。然而我们常常没有注意到的是，在这些成功的机器人背后也有着人类的聪明才智。 我们今天看到的快速变化

周年，还有关于人工智能的许多问题亟待我们去探索。人工智能是什么？我们又需要怎样的人工智能？ 如今，人工智能、机器学习、大数据已经日渐深入到我们生活的每个角落，这些技术虽然不够具象，但是却能够让我们随时随地得到我们所要

对拥有海量照片的名人（如汤姆·汉克斯），机器学习算法能从网上的图片中捕捉出他们的「面部人格 （persona）」，并创建一个数字模型。有了足够的视觉数据可供挖掘，这个算法能够让汤姆·汉克斯的数字模型进行他本人从未发表过的演讲。

Airbnb 信任和安全小组通过构建机器学习模型进行欺诈预测，本文介绍了其设计思想。假想模型是 预测某些虚拟人物是否为“反面人物”，基本步骤：构建模型预期，构建训练集和测试集，特征学习，模型性能评估。其中特征转

鉴别艺术作品的优劣极端复杂，在审视一副画作时，艺术专家通常会判断它所属的类型、流派、作者和时代。艺术历史学家更为深入，他们会寻找画家间的影响 和联系，这项工作更为棘手。

前些时日机器学习的新闻很多，Google 开源其 Tensor FLow 系统，6 天后微软宣布 DMTK 也要开源，最后连 IBM 也有 。如今非营利组织也来凑一角。维基媒体基金会推出 物件版本评估服务

Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在

腾讯今日在腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会上宣布这一消息，腾讯副总裁姚星先生，及腾讯数据平台部总经理、首席数据专家蒋杰先生出席了峰会并发表演讲。 姚星表示：“人工智能的发展在过去

同。Waze 预估停车位时采用了 INRIX 公司整合的停车数据信息，但谷歌声称其停车预测是基于用户主动共享地理位置历史，从而获得的匿名数据。 2 月 3 日，谷歌的软件工程师 James Cook、Yechen