05 2011 档案
摘要：0. 下载scipy与numpy的package http://www.scipy.org/Download#head-e68e4e32955ab584e1ac94e2b767f00179eac137 1. sudo apt-get install libatlas-sse2-dev（科学计算库） 2. sudo apt-get install gfortran（编译器） 3. 执行下面的命令： 在安装libatlas-sse2-dev2后，libblas.so的路径为：/usr/lib/sse2/atlas/ 4. 进入numpy的目录, 执行（安装numpy） python setup.p
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摘要：项目首页： http://code.google.com/p/python-data-mining-platform/ （可能需FQ） 目前比如tutorial, install, release等内容，已经更新到项目首页的wiki中 项目介绍： 这是一个能够根据源数据（比如说用csv格式表示的矩阵，或者中文文档）使用多种多样的算法去得到结果的一个平台。 算法能够通过xml配置文件去一个一个的运行，比如在开始的时候，我们可以先运行一下主成分分析算法去做特种选择，然后我们再运行随机森林算法来做分类。 目前算法主要是针对那些单机能够完成的任务，该架构良好的扩展性能够让你在很短的时间内完成自己想要的
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摘要：目前算法主要是针对那些单机能够完成的任务，该架构良好的扩展性能够让你在很短的时间内完成自己想要的算法，并且用于工程之中（相信我，肯定比Weka更快更好）。该项目的另一个特色是能够很好的支持中文文本的分类、聚类等操作。
*当前版新增
加入了K-Means算法，能够对文本进行聚类
加入了基于补集的朴素贝叶斯算法，大大提升了分类的准确率，目前该算法在搜狗实验室文本分类数据中，对20000篇、8分类左右的数据的预测准确率在90%左右
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摘要：版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言： 又有很长的一段时间没有更新博客
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摘要：在我的博客中，推荐以下专题 机器学习中的数学系列： 1) 回归(regression)、梯度下降(gradient descent) 2) 线性回归，偏差、方差权衡 3) 模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting 4) 线性判别分析（LDA）,
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