随笔分类 - 数据挖掘
数据处理，数据挖掘，智能算法
摘要：
Pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中令网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。鉴于Google的巨大成功和PageRank的巨大作用，已经入学了机器学习的十大算法之一。今天就带大家走近PageRank，简述其原理以及应用的C#实现。由于个人是专业做足球赛事预测，所以应用就拿足球胜平负的预测作为例子了。原理和过程都差不多，看大家如何分析问题了。
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Pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title标识和Keywords标识等所有其它因素之后，Google通过PageRank来调整结果，使那些更具“等级/重要性”的网页在搜索结果中令网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。鉴于Google的巨大成功和PageRank的巨大作用，已经入学了机器学习的十大算法之一。今天就带大家走近PageRank，简述其原理以及应用的C#实现。由于个人是专业做足球赛事预测，所以应用就拿足球胜平负的预测作为例子了。原理和过程都差不多，看大家如何分析问题了。
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摘要：
写博客这么久，保持着高效和高产的习惯，青春年少的时光错过了，现在开始还未晚。下面这些文章都是非常经典，阅读量和推荐以及评论都非常高，大部分文章都上过博客园头条。特意开辟专栏目录。按照时间降序吧，最新的文章显示在前面。17.分享一个Visual Studio的背景插件，让堆码更富情趣；16..NET平台机器学习资源汇总，有你想要的么？15.白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用和C#实现【附资料】14.你用过这种奇葩的C#注释吗？如何看待 (2015-04-17 10:04)
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写博客这么久，保持着高效和高产的习惯，青春年少的时光错过了，现在开始还未晚。下面这些文章都是非常经典，阅读量和推荐以及评论都非常高，大部分文章都上过博客园头条。特意开辟专栏目录。按照时间降序吧，最新的文章显示在前面。17.分享一个Visual Studio的背景插件，让堆码更富情趣；16..NET平台机器学习资源汇总，有你想要的么？15.白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用和C#实现【附资料】14.你用过这种奇葩的C#注释吗？如何看待 (2015-04-17 10:04)
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摘要：1.关于推荐系统中的特征工程
2.Java程序员最喜欢的11款免费IDE编辑器
3.人工智能和机器学习领域的一些有趣的开源项目
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摘要：接触机器学习1年多了，由于只会用C#堆代码，所以只关注.NET平台的资源，一边积累，一边收集，一边学习，所以在本站第100篇博客到来之际，分享给大家。部分用过的 ，会有稍微详细点的说明，其他没用过的，也是我关注的，说不定以后会用上。机器学习并不等于大数据或者数据挖掘，还有有些区别，有些东西可以用来处理大数据的问题或者数据挖掘的问题，他们之间也是有部分想通的，所以这些组件不仅仅可以用于机器学习，也可以用于数据挖掘相关的。那就边看边说，资源给不给力，就看推荐了，哈哈，100篇是个里程碑，大家给个赞吧。我把这些源码和自己收集的文献整理一下，邮件发给大家(很大哦。。。)。因为部分论文涉及到版权，不能公开下载，请见谅。
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接触机器学习1年多了，由于只会用C#堆代码，所以只关注.NET平台的资源，一边积累，一边收集，一边学习，所以在本站第100篇博客到来之际，分享给大家。部分用过的 ，会有稍微详细点的说明，其他没用过的，也是我关注的，说不定以后会用上。机器学习并不等于大数据或者数据挖掘，还有有些区别，有些东西可以用来处理大数据的问题或者数据挖掘的问题，他们之间也是有部分想通的，所以这些组件不仅仅可以用于机器学习，也可以用于数据挖掘相关的。那就边看边说，资源给不给力，就看推荐了，哈哈，100篇是个里程碑，大家给个赞吧。我把这些源码和自己收集的文献整理一下，邮件发给大家(很大哦。。。)。因为部分论文涉及到版权，不能公开下载，请见谅。
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摘要：
本文以非常简单的方式介绍了贝叶斯及其公式理论，对其作用和研究现状进行了总结和概述。然后着重的介绍了朴素贝叶斯的概率，预测流程等细节。然后用一个网友的例子，重新对整个过程用手工计算一遍，加深了对朴素贝叶斯的理解。最后我将朴素贝叶斯的预测算法应用到足球彩票的胜平负预测之中，按照基本流程，从头开始，可以非常容易入门和理解，全部是C#代码。希望大家用得上。
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本文以非常简单的方式介绍了贝叶斯及其公式理论，对其作用和研究现状进行了总结和概述。然后着重的介绍了朴素贝叶斯的概率，预测流程等细节。然后用一个网友的例子，重新对整个过程用手工计算一遍，加深了对朴素贝叶斯的理解。最后我将朴素贝叶斯的预测算法应用到足球彩票的胜平负预测之中，按照基本流程，从头开始，可以非常容易入门和理解，全部是C#代码。希望大家用得上。
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摘要：数据挖掘与机器学习相关算法文章目录
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摘要：开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录,Infer.NET机器学习系列文章目录
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摘要：
本人在09年使用该组件的时候，主要原因也是为了替代Matlab，进行相关数学计算，现在依然有很多人关注Matlab计算，特别是学生，而很多也在使用C#，所以这些人通常由于个人能力有限(无法精通某一个门语言来解决综合问题)，无法单纯的通过C#或者Matlab来解决问题，就想通过混合编程来调用完成，其实本人也做过大量的Matlab.NET混合编程研究，而且也个人制作了一套视频教程，编写过很多文章，可以参考如下文章：
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本人在09年使用该组件的时候，主要原因也是为了替代Matlab，进行相关数学计算，现在依然有很多人关注Matlab计算，特别是学生，而很多也在使用C#，所以这些人通常由于个人能力有限(无法精通某一个门语言来解决综合问题)，无法单纯的通过C#或者Matlab来解决问题，就想通过混合编程来调用完成，其实本人也做过大量的Matlab.NET混合编程研究，而且也个人制作了一套视频教程，编写过很多文章，可以参考如下文章：
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摘要：矩阵与向量计算是数学计算的核心，因此也是Math.NET Numerics的核心和基础。Math.NET包括对向量(Vector)和矩阵(Matrix)的支持，类型也很多。其主要注意点有：索引是从0开始，不支持空的向量和矩阵，也就是说维数或者长度最少为1。它也支持稀疏矩阵和非稀疏矩阵的向量类型。其矩阵有3种类型：稀疏，非稀疏，对角。这2个类在MathNet.Numerics.LinearAlgebra命名空间。由于一些技术和表示的原因，每一种数据类型都有一个实现，例如MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double有一个DenseMatrix类型，Matrix 是抽象类型， 要通过其他方法去初始化。可以看看源码中的定义：
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矩阵与向量计算是数学计算的核心，因此也是Math.NET Numerics的核心和基础。Math.NET包括对向量(Vector)和矩阵(Matrix)的支持，类型也很多。其主要注意点有：索引是从0开始，不支持空的向量和矩阵，也就是说维数或者长度最少为1。它也支持稀疏矩阵和非稀疏矩阵的向量类型。其矩阵有3种类型：稀疏，非稀疏，对角。这2个类在MathNet.Numerics.LinearAlgebra命名空间。由于一些技术和表示的原因，每一种数据类型都有一个实现，例如MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double有一个DenseMatrix类型，Matrix 是抽象类型， 要通过其他方法去初始化。可以看看源码中的定义：
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摘要：
Math.NET初衷是开源建立一个稳定并持续维护的先进的基础数学工具箱，以满足.NET开发者的日常需求。目前该组件主要分为以下几个子项目，该组件同时也支持Mono，而且支持的平台也非常广泛(PCL Portable Profile 47: Windows 8, Silverlight 5,Xamarin: Android, iOS)。几年前接触这个组件的时候，只需要在.NET平台进行一些常规的微积分计算，功能还比较少，只限于常规的数值计算，现在已经功能越来越多了，应该是目前最好的替代Matlab进行数值计算的.NET组件。本文及接下来的几篇文章将详细的对该组件进行介绍。还有在.NET平台使用相关Matlab混编进行数值计算的朋友该好好了解了解并学习下了。当然这个基础组件的功能很广泛，应该很多都比较喜欢吧。
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Math.NET初衷是开源建立一个稳定并持续维护的先进的基础数学工具箱，以满足.NET开发者的日常需求。目前该组件主要分为以下几个子项目，该组件同时也支持Mono，而且支持的平台也非常广泛(PCL Portable Profile 47: Windows 8, Silverlight 5,Xamarin: Android, iOS)。几年前接触这个组件的时候，只需要在.NET平台进行一些常规的微积分计算，功能还比较少，只限于常规的数值计算，现在已经功能越来越多了，应该是目前最好的替代Matlab进行数值计算的.NET组件。本文及接下来的几篇文章将详细的对该组件进行介绍。还有在.NET平台使用相关Matlab混编进行数值计算的朋友该好好了解了解并学习下了。当然这个基础组件的功能很广泛，应该很多都比较喜欢吧。
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摘要：本文今天介绍的.NET开源组件KwCombinatorics的排列生成功能，它是.NET平台一个高效的生成排列组合序列的开源类库，它提供了4种生成排列与组合序列的方式。虽然原理和功能都很简单，但是这个类库在软件测试、组合数学以及密码学等方面都有很大的用处。很早就接触了这个类库，以前在一些小程序中也使用过，有时候为了遍历所有可能的组合，自己去写循环，生成，的确很繁琐，有了KwCombinatorics 之后，都变得简单写了，接下来将详细介绍该类库的使用
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本文今天介绍的.NET开源组件KwCombinatorics的排列生成功能，它是.NET平台一个高效的生成排列组合序列的开源类库，它提供了4种生成排列与组合序列的方式。虽然原理和功能都很简单，但是这个类库在软件测试、组合数学以及密码学等方面都有很大的用处。很早就接触了这个类库，以前在一些小程序中也使用过，有时候为了遍历所有可能的组合，自己去写循环，生成，的确很繁琐，有了KwCombinatorics 之后，都变得简单写了，接下来将详细介绍该类库的使用
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摘要：本文今天介绍的.NET开源组件是KwCombinatorics，它是.NET平台一个高效的生成排列组合序列的开源类库，它提供了4种生成排列与组合序列的方式。虽然原理和功能都很简单，但是这个类库在软件测试、组合数学以及密码学等方面都有很大的用处。很早就接触了这个类库，以前在一些小程序中也使用过，有时候为了遍历所有可能的组合，自己去写循环，生成，的确很繁琐，有了KwCombinatorics 之后，都变得简单写了，接下来将详细介绍该类库的使用
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本文今天介绍的.NET开源组件是KwCombinatorics，它是.NET平台一个高效的生成排列组合序列的开源类库，它提供了4种生成排列与组合序列的方式。虽然原理和功能都很简单，但是这个类库在软件测试、组合数学以及密码学等方面都有很大的用处。很早就接触了这个类库，以前在一些小程序中也使用过，有时候为了遍历所有可能的组合，自己去写循环，生成，的确很繁琐，有了KwCombinatorics 之后，都变得简单写了，接下来将详细介绍该类库的使用
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摘要：
刚看到博客园新闻中“108个大数据文档PDF开放下载”,地址： http://news.cnblogs.com/n/514248/ 。对数据挖掘，机器学习，大数据处理比较感兴趣，所有就把108个文件都下载下来了。下载下来是有点手软，就打包给需求的朋友吧。当然有人说可能并不需求全看，的确是的，我刚才也看了几个和我相关的，都是PPT，看起来挺快的。文档是人家的，我只是打包分享一下。
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刚看到博客园新闻中“108个大数据文档PDF开放下载”,地址： http://news.cnblogs.com/n/514248/ 。对数据挖掘，机器学习，大数据处理比较感兴趣，所有就把108个文件都下载下来了。下载下来是有点手软，就打包给需求的朋友吧。当然有人说可能并不需求全看，的确是的，我刚才也看了几个和我相关的，都是PPT，看起来挺快的。文档是人家的，我只是打包分享一下。
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摘要：Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架,本文将介绍一个基于Infer.NET构建贝叶斯机器分类器的例子，并用于根据身高体重预测性别的例子中。
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Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架,本文将介绍一个基于Infer.NET构建贝叶斯机器分类器的例子，并用于根据身高体重预测性别的例子中。
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摘要：Infer.NET是微软剑桥研究院基于.NET平台开发的一款机器推理组件。Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架。如果对概率图模型或者贝叶斯推理的意义不了解，你可以参考一下相关资源文件，在Resources and References page页面。Infer.NET为各种应用程序所需要推理提供了先进的消息传递算法和统计程序。Infer.NET 与现有的一些推理软件有下列区别。
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Infer.NET是微软剑桥研究院基于.NET平台开发的一款机器推理组件。Infer.NET是一个概率图模型中(graphical models)用于运行贝叶斯推理机(Bayesian inference)的框架。如果对概率图模型或者贝叶斯推理的意义不了解，你可以参考一下相关资源文件，在Resources and References page页面。Infer.NET为各种应用程序所需要推理提供了先进的消息传递算法和统计程序。Infer.NET 与现有的一些推理软件有下列区别。
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摘要：
已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。
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已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。
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摘要：数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉应用技术，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。数据挖掘概念的定义描述有若干版本，本文采用的是一个普遍接受的定义:数据挖掘，又称为数据库中的知识发现(KDD)，它是一个从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。一个完整的数据挖掘过程主要包含数据选择、数据预处理、数据挖掘以及知识的表达和解释几个步骤。
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数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉应用技术，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。数据挖掘概念的定义描述有若干版本，本文采用的是一个普遍接受的定义:数据挖掘，又称为数据库中的知识发现(KDD)，它是一个从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。一个完整的数据挖掘过程主要包含数据选择、数据预处理、数据挖掘以及知识的表达和解释几个步骤。
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