不知道大家用音乐播放器的时候会不会有听“每日推荐”这个歌单的习惯，当你戴着耳机突然切换到一首从未听过但是非常对味的歌，这种感觉是不是超惊喜呀！
1. Apriori算法的目的： 主要是用来挖掘关联规则，即从一个事务数据集中发现频繁项集并推出关联规则，其名字是因为算法基于先验知识(prior knowledge).根据前一次找到的频繁项来生成本
关联规则挖掘是一种无监督的学习方法，从交易数据中挖掘规则。它有助于找出数据集中的关系和一起出现的项目。在这篇文章中，我将解释如何在R中提取关联规则。 关联规则模型适用于交易数据。交易数据的一个例子可以是客户的购物历史。
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识。本文重点介绍贝叶斯分类，涉及朴素贝叶斯模型、二项独立模型、多项模型、混合模型等知识。本文针对几种模型，采用算法概述、算法公式解析、公式推理、优缺点比较等进行总结。 0 引言 ---- 于半月
本文来自于《The Limits and Potentials of Deep Learning for Robotics》，该论文是从2016年的机器人技术大会（RSS）上的特邀演讲者和 "The Limits and Potentials of Deep Learning for Robotics "研讨会的组织者提供的想法和观点中整理的。
概述 自然语言分类是指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别。本文将介绍一个限定类别的自然语言分类器的原理和实现。采用Python作为编程语言，采用朴素贝叶斯作为分类器，使用jieba进行分词，并使用scikit-learn实现分类器。 训练数据来自于凤凰网，最终交叉验证的平均准确率是0.927。 训练数据获取 中文自然语言分类现成可用的有搜狗自然语言分类语料库、北京大学建立的人民日报语料库、清华大学建立的现代汉语语料库等。由于语言在使用过程中会不断演进，具有一定的时效性，我们最终决定
最近又重新看了Effective C+，不过到现在还是有好多地方不懂的，先记下笔记，待用的时候再细细琢磨。 条款1：尽量用const和inline而不用#define 这个条款最好称为：“尽量用编译器而不用预处理”，因为#define经常被认为好象不是语言本身的一部分。 用 const的好处是，调试时，可以直接获取变量，而非定义的数字，这个在使用gdb跟踪代码的时候很有用，比如#define NUM 123;如果在gdb中print NUM，会出现NUM找不到符号表的问题，这样在复杂表达式中出现NUM进行w
关联挖掘通常是根据零售市场或在线电子商务商店的交易数据进行的。由于大多数交易数据很大，因此该apriori算法使更容易快速找到这些模式或规则。
如果将群集资源类比为鸡蛋，那么群集节点类似于装有鸡蛋的篮子，篮子本身的完整决定着里面所装的鸡蛋的安全性。群集节点首先要决定自己是否存活，所以群集节点之间定期使用心跳来判断所有群集节点是否处于健康状态。群集的可用性目标因提供的服务的要求而异，不同服务等级要求的应用对故障恢复时间要求也不同，对健康检测严格要求也不同。同理，可用性要求越高的服务，对检测节点故障和采取后续行动进行恢复的速度越快，可用性要求不高的服务，对于故障恢复时间的容忍也相对要长。鉴于此，Windows Server群集初始具有两类严格程度不同的默认检测策略：
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
原文转自：http://hi.baidu.com/leifenglian/item/636198016851cee7f55ba652
对于LHS和RHS，从字面意思来说是Left Hand Side和Right Hand Side即左手边和右手边，一般可以理解为赋值操作的左侧和右侧，然而不能片面的用=号左边还说右边去判断是LHS还是RHS
很久之前的LDA笔记整理，包括算法原理介绍以及简单demo实践，主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
在HpUnix 的C++近日深感孤独，想找远在Windows上的C#小弟聊聊天，双方决定通过 Socket进行通信。协议是只有他们自己能够了解的内部协议，说白了就是自定义的结构体。^_^
在sklearn 中提供的贝叶斯分类算法有三种，分别是：高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）
近期研究人员越来越多地关注将机器学习方法应用到科学、工程应用中。这主要是受自然语言处理（NLP）和图像分类（IC）[3] 领域近期发展的影响。但是，科学和工程问题有其独特的特性和要求，对高效设计和部署机器学习方法带来了新挑战。这就对机器学习方法的数学基础，以及其进一步的发展产生了强大需求，以此来提高所使用方法的严密性，并保证更可靠、可解释的结果。正如近期当前最优结果和统计学习理论中「没有免费的午餐」定理所述，结合某种形式的归纳偏置和领域知识是成功的必要因素 [3 , 6]。因此，即使是现有广泛应用的方法，也对进一步的数学研究有强需求，以促进将科学知识和相关归纳偏置整合进学习框架和算法中。本论文简单讨论了这些话题，以及此方向的一些思路 [1 , 4 , 5]。
本周前面的时间主要选择了重新整理项目结构以及修正了自己滥用require_relative的问题，后面的话则是开始对ast to tac进行测试，尝试通过TDD的方式在开发效率和质量确保找到一个平衡点。
本文将Effective C++中55条建议的关键内容进行了记录和总结。 注：本文适合用来复习，无法用来代替第一遍学习。 其中有几条还有待复习，在前面标注了？。 模板与泛型编程部分略过了几条，现在还读不太懂，相信有了更多的经验之后再来读第二遍，会有更多的收获。
关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。
叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对分类任务而言，假设在相关概率都已知的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率，属于有监督学习。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
上一篇讲了待调度任务的组织形式，这一篇来继续挑软骨头啃：节点资源抽象和调度策略。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
分享一个朋友的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！大家可以看看是否对自己有帮助：点击打开
对于书中的「条款」这一词，我更喜欢以「细节」替换，毕竟年轻的我们在打 LOL 或 王者的时，总会说注意细节！细节！细节~ —— 细节也算伴随我们的青春的字眼
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 在众多打车软件中，相较外来的Uber，嘀嘀、快的可能更加被国人所熟知。究竟Uber在国内的打车体验如何？到底挖掘机技术哪家强？更多相关问题，请移步最下方“阅读原文”。我们这里不写软文，只做资讯的传递者~ 以下翻译自Uber官方博客，独家放送喔~ 原文链接见http://blog.uber.com/passenger-destinations 翻译：袁晶／校对：夏雅薇（转载请保留） 在最近这一期的#UberData部分，我们将向您展示数据科学细节，用来解释我们是如何运用经典
阻塞和非阻塞赋值的语言结构是Verilog 语言中最难理解概念之一。甚至有些很有经验的Verilog 设计工程师也不能完全正确地理解：何时使用非阻塞赋值何时使用阻塞赋值才能设计出符合要求的电路。他们也不完全明白在电路结构的设计中，即可综合风格的Verilog模块的设计中，究竟为什么还要用非阻塞赋值，以及符合IEEE 标准的Verilog 仿真器究竟如何来处理非阻塞赋值的仿真。本小节的目的是尽可能地把阻塞和非阻塞赋值的含义详细地解释清楚，并明确地提出可综合的Verilog模块编程在使用赋值操作时应注意的要点，按照这些要点来编写代码就可以避免在Verilog 仿真时出现冒险和竞争的现象。我们在前面曾提到过下面两个要点：
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。
如果您已经熟悉RStan，那么您需要组合的基本概念是具有相关随机斜率和异方差误差的标准多级模型。
第 13 章 拷贝控制 标签： C++Primer 学习记录 拷贝控制 ---- 第 13 章 拷贝控制 13.1 拷贝、赋值与销毁 13.2 拷贝控制和资源管理 13.3 交换操作 13.4 拷贝控制示例 13.5 动态内存管理类 13.6 对象移动 ---- 13.1 拷贝、赋值与销毁 拷贝控制成员，5个函数，分别是拷贝构造函数、拷贝赋值运算符、移动构造函数、移动赋值运算符和析构函数。其中，拷贝和移动构造函数定义了当用同类型的另一个对象初始化本对象时做什么。拷贝和移动赋值运算符定义了将一个对象赋予同
简述编译原理 JavaScript 程序中的一段源代码在执行之前会经历三个步骤，统称为 编译 分词/词法分析 解析/语法分析 代码生成 先看原书对一个赋值操作的拆解说明： 变量的赋值操作会执行两个动作，首先编译器会在当前作用域中声明一个变量（如果之前没有声明过），然后在运行时引擎会在作用域中查找该变量，如果能够找到就会对它赋值。 —- 《你不知道的JavaScript（上卷）》 P7 而要讲的 LHS 和 RHS 就是上面说的对变量的两种查找操作，查找的过程是由作用域（词法作用域）进行协助，在编译的第二步中
参数化方法包括分类、回归等模型，优点是用少量的参数简化了建模问题,主要缺点是初始假设在许多实际问题中不成立,导致误差过大。
一直用c++操作ini做配置文件，想换成yaml，在全球最大的同性交友网站github上搜索，看有没有开源的库，功夫不负有心人，找到了yaml-cpp，试着解析了一个yaml文件，给个满分。分享一下如何使用他。 先git clone git@github.com:jbeder/yaml-cpp.git下，进行build四件套，把他编译成静态库
这个过程会将由字符组成的字符串分解成（对编程语言来说）有意义的代码块，这些代码块被称为词法单元（token）。例如，考虑程序 var a = 2;。这段程序通常会被分解成为下面这些词法单元：var、a、=、2 、;。空格是否会被当作词法单元，取决于空格在这门语言中是否具有意义。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
NO.57 基于内容的推荐方法 Mr. 王：最常见的一种方法就是基于内容的推荐。基于内容的推荐思想非常的清晰、简单，就是向用户推荐与他评分高（喜欢）项目相类似的项目。 小可：嗯，很多电影网站根据用户的
时频主成分分析（TF-PCA）提供了一种数据缩减方法，它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束，因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导，文章还附带了一个配套的GitHub存储库，该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南：https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型，图3-1展示了其含义。图3-1的每列代表一个文档，每行代表一个单词，打对勾的位置代表包含关系。
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
说的更细致点，作用域就是一套负责收集并维护所有声明的标识符(变量)组成的一系列查询，并实施一套非常严格的规则，确定当前执行的代码对这些标识符的访问权限。
在搜索引擎中每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一系列关键词的集合（实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID）。例如“文档1”经过分词，提取了20个关键词，每个关键词都会记录它在文档中的出现次数和出现位置
本文转载自 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6440114.html
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