机器学习 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计 算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是

用于学习 python 和 flask，只是一个玩具博客系统。它与 SpringBlog 相同，但不同实现。 用法: 后台: Flask Flask-SQLAlchemy ORM for mysql

下面介绍一个 yii2.0 的 Rbac 权限设置，闲话少说，直接上代码，

Python的日志logging模块学习

经典的机器学习方面源代码库整理。全面收集，可用于数据挖掘，计算机视觉，模式识别，信息检索相关领域。 机器学习开源软件网 2 ：收录了各种机器学习的各种编程语言学术与商业的开源软件 Dmoz机器学习网址目录

广告CTR预估使用最多的基础算法还是L1正则化的Logistic Regression。 机器学习任务主要分为两种：Supervised Machine Learning 和 Unsupervised

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学习Java类必须知道的几点

Milk是Python的一个机器学习工具箱，其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析：SVMs(基于libsvm)，K-NN，随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合

该篇博客是对PostgreSQL官方文档中“数据类型”章节的简单归纳，这里之所以用一篇独立的博客来专门介绍，不仅是为了系统学习，也便于今后需要时的快速查阅。 原文地址： http://www.cnblogs.com/

Form效果 Tab的学习和使用 本文是参考Android官方提供的sample里面的ApiDemos的学习总结。 TabActivity 首先Android里面有个

存在一个样本数据集合（也称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的整数）个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

现在有不少App为了达到很华丽的视觉效果，会需要在界面上层叠很多的视图组件，但是这会很容易引起性能问题。如何平衡Design与Performance就很需要智慧了。

C++实现的卷积神经网络训练库，正在集成、完善Q-learning模块和Python调用接口。

这将是Guava库学习系列的最后一篇，但是仍然包含许多零零碎碎的知识。虽然不可能覆盖所有Guava涉及的知识，但我们会竭尽所能。 本篇将会介绍一些Guava中有用的工具，并不需要再开一个系列。本篇学习的一些工具

原文出处： Liu_LongPo的专栏（@Liu_LongPo） K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。 K-means

do OnNext:addPre_Ruby addPre_Ruby 还有很多很多很多操作符需要去学习,这里就列举这么几个. 来自： http://www.jianshu.com/p/88779bda6691

Apache MADlib 是为数据科学提供的 SQL 大数据机器学习工具。Apache MADlib 拥有强大的大数据分析能力。Apache MADlib 支持 Postgres, Pivotal Greenplum

ra的 工程副总裁Xavier Amatriain 在Netflix和Quora从事推荐系统和机器学习工作时所 总结的20条经验教训 。 更多的数据 & 更好的模型 并不是数据越多结果就越好，

初始版是没有加分页的。因为没怎么学过前端，界面很丑陋。主要技术：JSP，JavaBean，servlet，JDBC