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类型的数据，暂称其为训练集。当一个新数据（暂称其为测试集）进入的时候，开始跟训练集数据中的每个数据点求距离，挑选与这个训练数据集中最近的K个点看这些点属于什么类型，用少数服从多数的方法将测试数据归类。

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贝叶斯定理: P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X) 2. 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

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Techniques ”， 译得不好，还请见谅。这篇文章看完之后，你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉。我的感觉是，关系型数据库想把一致性，完整性，索引，CRUD都干 好，NoSQL只干某一种事，但是牺牲了

数据库集群技术有哪些？ 集群软件的分类： 一般来讲，集群软件根据侧重的方向和试图解决的问题，分为三大类：高性能集群（High performance cluster，HPC）、负载均衡集群（Load

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 OTL技术应用  什么是OTL:OTL 是 Oracle, Odbc and DB2-CLI TemplateLibrary 的缩写，是一个操控关系数据库的C++模板库，它目前几乎支持所有的当前各种主流数据库，如下表所示：

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第9章 分类规则挖掘与预测 第9章 分 类 规 则 挖 掘 与 预 测 主要内容 l 分类与预测的基本概念 l 决策树方法 l 分类规则挖掘的ID3算法 l 其他分类规则挖掘算法 l 分类规则的评估

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总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟