P22 Tom机器学习 第12章-归纳和分析学习的结合 文档
示这个问题。回忆第5章中errorD(h)定义为D中被h误分类的样例所占比例。可定义h关于领域理论B的错误率errorB(h)为，h与B在分类一个随机抽取实例时不一致的概率。接下来就可尝试用这些错误率
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jopen 推荐系统入门实践：世纪佳缘会员推荐（完整版） 经验
0.6373419863408559 0.26356889450029836 基于 贝叶斯平均 的排序 0.6359828316337668 0.25369412463315366
openkk 如何在深度学习中运用科学的方法论 资讯
发展理论之后，制造出来的火焰 当我们用机器学习作为工具时，我们经常会遵循科学的方法论（例如，用深度学习来寻找希格斯波色子）。但是我们并不在领域内使用它。将科学的方法论应用到机器学习中，我们可以开始理解它们为什么起作
码头工人
P252 数据挖掘：概念与技术 文档
19 1.4.3 分类和预测 19 1.4.4 聚类分析 20 1.4.5 局外者分析 20 1.4.6 演变分析 21 1.5 所有模式都是有趣的吗？ 21 1.6 数据挖掘系统的分类 22 1.7 数据挖掘的主要问题
机器学习与统计学是互补的吗？ 资讯
本文中，阿姆斯特丹大学教授Max Welling介绍了机器学习与统计学关系的历史和未来。本文来自第6届IMS-ISBA（数理统计研究会和国际贝叶斯协会）圆桌讨论。 作者：Max Welling 在
P4 基于HITS算法的搜索引擎概述 文档
为了更好的服务网络搜索，搜索引擎的分析整理规则---既搜索引擎算法是变化的。 3）搜索引擎排名算法分类 在各种搜索引擎上进行同样搜索时会产生不同的结果。究其原因，首先，检索依赖于网络蜘蛛能找到的信息。
机器学习和深度学习学习资料 经验
《雅虎研究院的数据集汇总》 8 介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction
机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料 经验
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20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 经验
是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归， 朴素贝叶斯分类器， 随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python
流行的Python项目汇总 经验
令行或是其它工具输入的数据，轻易的生成柱图以及直方图等等。 给黒客的概率编程和贝叶斯方法 ：这书是极好的，介绍如何用贝叶斯方法和概率编程进行数据分析，而且每章都提供了用以 iPython Notebooks
Python开源项目大全 经验
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互联网的发展怎样改变了编程语言的发展方向？ 资讯
计算机编程语言未来的发展是怎样的？这是一个充满争议的永恒话题。 Facebook 的工程师路易斯 (Louis Brandy) 和他的同事们在过去两年里重新打造了垃圾信息清除系统，这个系统可以从全
程序员必看的书(十二) 资讯
立、经营、人才选拔、企业文化、销售、CEO与董事会的关系等方方面面，毫无保留地奉上自己的经验之谈。他还谈到了与比尔·坎贝尔、安迪·拉切列夫、迈克 尔·奥维茨等硅谷顶级CEO和投资人的交往经历，从他们身上学到的宝贵经验，以
Java实现的人机问答系统：QuestionAnsweringSystem 经验
工作原理： 1、判断问题类型（答案类型），当前使用模式匹配的方法，将来支持更多的方法，如朴素贝叶斯分类器。 2、提取问题关键词。 3、利用问题关键词搜索多种数据源，当前的数据源主要是人工标注的语料库、谷歌、百度。
mahout基于用户推荐的简单例子（1） 经验
在Mahout实现的机器学习算法： 算法类 算法名 中文名 分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron
当学术权威们遭遇机器人打假…… 资讯
头图来源/images.wisegeek.com 2016 年夏天的一个早上，德国心理学家马蒂亚斯·考夫（Mathias Kauff）被一个找上门来的机器人吓了一跳：在一封电邮里，一个自称 Statcheck
从先锋到批判者：图灵奖得主Judea Pearl的世界 资讯
年出生，以色列裔美国人，美国著名计算机科学家和哲学家，2011 年图灵奖得主，被称为“贝叶斯网络之父”。Judea Pearl 以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名，他还建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
真正统治世界的十大算法 资讯
也包括网络在内。 (推荐阅读： 《视觉直观感受 7 种常用的排序算法》 ) 2. 傅立叶变换与快速傅立叶变换 整个数字世界都在使用这些简单而又强大的算法，将信号从频域转换为时域，反之亦