最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
在我们日常的Excel表的数据管理中，有一种表是维度类的实体表，这些表结构是用于描述一个现实实体的属性构成，如企业数据中的产品表、员工表、店铺表、供应商表等。
.NET数据挖掘与机器学习 原文：http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/08/29/3289682.html 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例
1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。 (3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。虽然
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择
最近事情有点多，所以系列文章已停止好多天了。今天我们继续Springboot电商项目实战系列文章。到目前为止，整个项目的架构和基础服务已经全部实现，分布式锁也已经讲过了。那么，现在应该到数据库设计及代码实现阶段，我们要注意或准备什么呢？今天先说说商品的数据库表设计问题吧。
前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。本文围绕这一细节加以简单介绍和分享。
贝叶斯是一名1702年出生于伦敦的英国数学家，他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。所以看到的 贝叶斯 其实都是为了纪念这位伟大的数学家的贡献，贝叶斯公式也是他提出的，所以都是根据他的名字命名。
Series对象和DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口（accessors），分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据，通过这几个接口可以快速实现特定的功能，非常快捷。本文重点介绍和演示dt和str的用法。
1、基本定义： 分类是把一个事物分到某个类别中。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看作一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物，x的集合记为X，称为属性集。类别也有很多种，用集合C={c1,c2,…cm}表示。一般X和C的关系是不确定的，可以将X和C看作是随机变量，P(C|X)称为C的后验概率，与之相对的，P(C)称为C的先验概率。 根据贝叶斯公式，后验概率P(C|X)=P(X|C)P(C)/P(X)，但在比较不同C值的后验概率时，分母P(X)总是常数，忽略掉，后验概率
如果看过amis入门文档的话，应该知道amis是通过json文件来生成前端页面的，
在iOS中，底部导航栏使用UITabBar就可以实现；在Flutter中，类似的效果可以通过BottomNavigationBar这个组件实现。
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。
在职业生涯的发展中，我们不仅会涉及到编码、做技术，也会和团队建设与项目规划打交道。一个项目不是简单的打开编辑器写代码，一个好的项目一定是在开始之前就进行了严格的项目规划与团队内部建设。今天我们要罗列一下前端项目初期阶段所需要进行的工作。
推荐系统架构，推荐系统由品类平台，素材、特征召回平台、模型计算打分服务，排序服务构成。 将请求封装成QueryInfo对象，通过对象来向下完成一步步数据召回。首先是通过Q
前面一章我们学习了《C++ OpenCV图像分割之KMeans方法》，今天我们在学习一下高斯混合模型。
数据库设计 (一) 多表之间的关系 (1) 分类 一对一 Eg：人和身份证 分析：人与身份证是一一对应的 一对多(多对一) Eg：部门和员工 分析：一个部门有多个员工，一个员工只能对应一个部门 多对多 Eg：学生和课程 分析：一个学生可以选择很多门课程，一个课程也可以被很多学生选择 (2) 实现方式 一对多(多对一)： Eg：部门和员工 实现方式：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键 多对多： Eg：学生和课程 实现方式：多对多关系实现需要借助第三张中间表。中间表至少包含两个字段，这两个字段作为第三张表
1 基本原理 决策树是一个预测模型。它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分支路径代表某个可能的属性值，每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。一般情况下，决策树由决策结点、分支路径和叶结点组成。在选择哪个属性作为结点的时候，采用信息论原理，计算信息增益，获得最大信息增益的属性就是最好的选择。信息增益是指原有数据集的熵减去按某个属性分类后数据集的熵所得的差值。然后采用递归的原则处理数据集，并得到了我们需要的决策树。 2 算法流程
例如文档：Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示，x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练样本，<d,c>∈X×C。例如：<d,c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到 China，即打上china标签。
用 Python 实现第一段机器学习代码，跟我一起来吧！ 我们先要学习的机器学习算法是监督学习，那么，何为监督学习呢？要了解监督学习，我们得先回顾下我们平时的编码方式。我们平时的编码方式是一种硬编码，简而言之就是面对问题的时候，我们通过正向暴力编码，将问题的各个方面和逻辑通过编码来处理，从而使得代码按照我们的思路一步步运行下去，最终解决我们的既定问题。 打个比方，假设我们要写一个代码来区分一个人的性别，我们可能首先会提取出男人和女人的特点，比如男人可能有胡子，有喉结，身高普遍在一个 xx 范围这样，那么我们
数据库中存放很多表，设计数据库就是设计表，而表就是对现实事物的抽象，设计数据库，需要明白表的关系，也要知道数据库的设计准则，即范式。数据库设计的好坏关系到项目开发效率与运行的好坏。
高级软件工程师（面试题） 出题者:netkiller 出处：http://www.netkiller.cn/ 高级软件工程师 下面的面试题不分语言，适用于所有编程语言，更多偏向设计。 设计一个分类功能 该功用于行政区域划分，商品分类，等等 例如中国->广东-深圳 ..... 要求： 无限极分类，层次深度不限 快速检索，不能使用递归 只能使用一个数据库表实现 可以生成树形目录 商品以及属性功能的设计 一个商品有很多属性，例如尺寸，颜色这些属性有固定的值，而另一些属性如重量，体积是需要填写具体数值的，并且还有
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 人工智能将是谷歌的最终版本。它将成为终极搜索引擎，可以理解网络上的一切信息。它会准确地理解你想要什么，给你需要的东西。我们现在还远远没有做到这一点。然而，我们能够逐渐接近，我们目前正在为此努力。
在园子里也混了三年多，随笔200多，一开始只是想把自己的经验写一下，后来呢弄出来了一个“自然框架”，主要精力就放在了介绍自然框架的思路上面了。随笔多了就发现一个问题：有点乱。虽然博客有分组，但是只支持一级分组，不支持n级的。博客里也没有“栏目”这一类的设置。所以对于随笔的管理有有点力不从心了。有些兄弟看到我的博客，看到我说自然框架，然后就会很迷茫，自然框架到底是什么？能做什么？如果想看看的话，从什么地方开始看，按照什么顺序来看？ 博客的这种形式就不大好解决这种需求了，当然也许是我对博客还不了解，没有
我说一下上面几个单词用到的地方,在除去NSString Block之外所有的对象应该声明为Strong
最近工作需要，要做一些关于QGIS的地图验证工作，这里就记录一下我的学习步骤和问题。
思维导图是一种有效的思维工具，它可以帮助我们整理信息，激发创意，提高效率。思维导图是一种以中心主题为核心，以分支结构为形式，以关键词和图像为内容的图形表示法。它可以让我们一目了然地看到知识的层次和逻辑，同时也可以激发我们的联想和想象。
之后在source/_posts目录下面，多了一个new-article.md的文件。
在众多的数据中台的解决方案中，一个叫做“标签中心”或“标签体系”的应用，几乎成了数据中台的“标配”。
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
该三部曲系列是由笔者将《Effective Objective-C 》这本书的52个知识点分为三大类进行了归类整理而成：
继上一篇《Effective Objective-C 》干货三部曲（一）：概念篇之后，本篇即是三部曲的第二篇：规范篇。本篇归纳讲解的是书中有关Objective-C开发的规范性知识。
一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的类别。 决策树算法ID3的基本思想： 首先找出最有判别力的属性，把样例分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的属性进行划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即推断未知事物属于哪一类，推断思想是，基于欧几里得定理，推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；
这一篇文章，我们就要开始学习正式的Shell语言部分的内容。那在开始之前，我们回忆一下，javascript语言，大体都包含了哪些内容？比如数据类型（对象、字符串、数值），数据结构（对象、数组）、运算符（加减乘除与或非等）、流程控制（就是if-else，for循环等）等等，那么其实不单单是javascript语言，其他任何语言所涉及到的内容也无非如此，只不过可能在此基础上有些具体细节的不同。那么同样的，我们学习Shell也十分类似。
/**************2016年4月25日 更新********************************************/
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从我们见到的各种图像识别软件来看，机器似乎能认出人脸、猫、狗、花草、各种汽车等等日常生活中出现的物体，但实际上，这有一个前提：你要用这些类别的图像，对它进行过训练。 确切地说，该叫它“图像分类”。 建立一个图像分类器并不复杂，技术博客Source Dexter上最近发表的一篇文章，介绍了该如何快速用TensorFlow实现图像分类。 以下是量子位节选自这篇文章的内容： 在进入正题之前，我们先讲一些基本概念。 图像分类是怎样实现的？ 向一个训练过
“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。我在机缘巧合之下，从一门课程里学到这个工具，其轻便性、用户友好性
github地址： 在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序，涵盖了数据清洗、数据（统计）分析、特征抽取、搭建模型、模型评估，这些机器学习通用的完整流程，对于初学者来说可以作为参考。 上面的连接中有相关的说明，如： data_cleaning.ipynb 数据清洗 data_analysis.ipynb 数据分析 exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为 其他都是.py的python
新书小广告 《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 试读章节链接： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg 这本书包括基础篇，中级篇和深入篇三个部分，不仅适合零基础的朋友入门，也适合有一定基础的爬虫爱好者进阶，如果你不会分布式爬虫，不会千万级数据的去重，不会怎么突破反爬虫，不会分析js的加密，这本书会给你惊喜。 前言 从上一节我们知道home应用需要涉及文章，分类和标签三个部分，其实这就是个人博客系统最核心的功能：发表文章。下面我们分析一下数据库
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
随着互联网金融时代的到来，信用评分体系显得越发重要，本文就解读信用卡评分体系是如何建立的。
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月，但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
在我前面的两篇文章里面分别对MVC框架中的M层的定义和构建方法进行了深入的介绍和探讨。这篇文章则是想深入的介绍一下我们应该如何去构建控制层。控制层是联系视图层和模型层的纽带。现在也有非常多的文章宣扬所谓的去控制层或者弱化控制层的作用，觉得这部分是一个鸡肋，他会使得应用变得臃肿不堪。那么他是否有存在的必要呢？ 一般的应用场景里面，我们都需要将各种界面呈现给用户，然后用户通过某些操作来达到某个目标。从上面的场景中可以提取出呈现、操作、目标三个关键字。要呈现出什么以及要完成什么目标我们必须要通过具体操作才能达成，也就是说是通过操作来驱动界面的不断变化以及服务目标的不断达成，操作是联系界面和目标的纽带。为了表征这种真实的场景，在软件建模和设计实现中也应如此。我想这也就是MVC框架这种应用模型设计的初衷吧。在MVC框架中V负责呈现C负责操作而M则负责目标。而且这种设计还有如下更多的考量：
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