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《科学》 杂 志上。这个数据模型叫做 BPL (Bayesian Program Learning 贝叶斯程序学习)。简单来说，这个程序能通过对现有程序的再次利用、捕捉真实世界里的组合及因果关系来自行建立

套特征探测器，可以探测到位于输入环节任何地方的某个具体特征实例，非常明智。既然一个特征的精准定位于分类无关，那么，我们可以在处理过程中适当舍弃一些位置信息。不过，近似的位置信息必须被保留，从而允许下面

米切尔-贝克（Mitchell Baker）、蒂姆-伯纳斯李（Tim Berners-Lee）、克莱格-纽马克（Craig Newmark）、雷-汤姆林生（Ray Tomlinson）、李纳斯-托瓦兹（Linus

6、优化企业业务流程 返回 27. CRM的分类按目标客户分类 按应用集成度分类返回 28. 按目标客户分类 高端应用 中低端应用 返回 29. 按应用集成度分类 CRM专项应用 CRM整合应用 CRM企业集成应用

（其是CiteSeer 的换代产品。1997年，CiteSeer引文搜索引擎由NEC公司在美国普林斯顿研究所的三位研究人员Steve Lawrence, Lee Giles和Kurt Bollacke

GradientBoostingClassifier 的存在。 Boosting分类器属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地 迭

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Naive Bayes classifier（贝叶斯分类） Random forest decision tree based classifier（随机森林决策树的分类） High performance java

在B区概率：P(B)=5/8 犯案概率：P(C)=（3/8 0.01%+5/8 0.015%) 根据贝叶斯公式：P(A|C) = P(A,C) / P(C) = [P(C|A) P(A)] / [ P(C|A)

很多问题都可以转化为一个概率问题，并不是要完全确定的结果，只要概率达满足即可。概率论方面的主要是贝叶斯统计，隐马尔可夫模型等之类的。这些都是深入理解算法的基础。 对数据的运算，很多时候就是直接矩阵

账户之后，他们还打算干嘛， 到黑市上卖简历吗？嫌 LinkedIn 邀请注册邮件还不够多，所以要利用联系人列表来发垃圾邮件么？ 漠不关心者有之，冷嘲热讽者有之，但是还有一小掇人高度重视这次 LinkedIn

攻击识别等等。 问题定义 那么什么是不平衡数据呢？顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，假设我们的数据集是$S$，数据集中的多数类 为$S_maj$，少数类为$S_min$，通

 5.2.3 随机森林 5.2.3.1 RF定义： 随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h（X,，）；k=1，......}来组成,其中{}是独立同分布的随机变量。再输入X时，每一棵树只

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InnoDB与MyISAM不同的是其支持聚集索引（后面介绍）。它存储表的结构大致如下： 聚簇索引中的每个叶子节点包含primary key的值，事务ID和回滚指针(rollback pointer)——用于事务和MVCC，和余下的列。

互联网用户的数据被大量收集，但这些数据通常只与人为的识别信息有关，例如浏览器 Cookie 和电子邮件地址。在互联网上，代表我们身份的信息仍是数字和字母，而这些都有可能变化，最多只是需要付出一定的代价。而欺诈和家庭暴力的受害者还可以向政

图像的OCR识别 172 3.3.1 图像二值化 173 3.3.2 切分图像 175 3.3.3 SVM分类 179 3.4 提取垂直行业信息 183 3.4.1 医疗行业 183 3.4.2 旅游行业 184

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