相关有用链接

面试中一些有用的算法题目讲解:

关于funf的一些东西:

http://inabox.funf.org/info/

 

“结构之法,算法之道”博客

 http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/06/14/2770530.html

1,lda各种语言的开源实现

http://www.zhizhihu.com/html/y2010/1465.html

2,集中开源数据挖掘工具

numpy tutial :http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

scikit-learn:https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/0.13.1

http://scikit-learn.org

其中涉及模型检验的部分:

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html

http://scipy-lectures.github.io/advanced/scikit-learn/index.html

http://matplotlib.org/examples/index.html

分类器的评价标准(TPR,FPR,ROC)

http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943

具体实现(包括TPR,FPR,ROC,predition,recall,F_beta的计算):

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#receiver-operating-characteristic-roc

交叉验证的实现:

http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html

weka:

http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/

关于推荐:

 http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy1/index.html

 crab:http://muricoca.github.io/crab/

pip:http://www.saltycrane.com/blog/2010/02/how-install-pip-ubuntu/

 

介绍机器学习的各种开源网站门户:http://www.open-open.com/lib/view/open1364432241437.html

weka学习篇:

linux安装weka:

3,优秀论文集

http://googledata.org/uncategorized/excellent-papers-for-2012/

LDA数学八卦中提到的关于LDA实现的网站:http://code.google.com/p/plda/

4,django网站

http://djangobook.py3k.cn/2.0/chapter01/

http://djangobook.py3k.cn/2.0/

http://djangobook.py3k.cn/2.0/

http://docs.python.org/2/tutorial/

5,一个微博数据爬取工具

http://www.cnpameng.com/

6,android开源框架afinal

https://github.com/yangfuhai/afinal

7,MIT关于手机数据挖掘的网站

http://realitycommons.media.mit.edu/

http://www.media.mit.edu/

 

funf的官方文档:

http://code.google.com/p/funf-open-sensing-framework/wiki/StoringData

关于行为建模比赛的一个网址:

http://www.umiacs.umd.edu/conferences/sbp2012/paperaward.html

7,c++的库函数(相当于api)

http://www.cplusplus.com/reference/

python:

http://docs.python.org/2/library/

8 相关数据集:

http://grouplens.org/datasets/movielens/

9,和电视相关的一些论文的链接

http://www.tandfonline.com/action/showMostCitedArticles?journalCode=hbem20#.UqhkNs9Dt0w

 10,一个相似话题检测的东西

http://blog.csdn.net/liuaigui/article/details/6897314

一些博客收集:

白话经典算法系列(讲解排序实现,冒泡、归并、选择、插入、快速排序等):http://www.cnblogs.com/morewindows/category/314533.html
算法中的数学原理(svd,lda,lsi等浅显但是挺妙的解释):
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/

 


 

recommation:

python实现的一个简单的推荐系统:  http://www.ocelma.net/software/python-recsys/build/html/  
其源代码位置:https://github.com/ocelma/python-recsys

 和论文相关的:

http://www.wikicfp.com/cfp/home

 http://www.myhuiban.com/index.php?sort=location

一个可视化作图的网站:

 http://www.jscharts.com/ 

http://www.jasondavies.com/wordcloud

 word2vec

https://code.google.com/p/word2vec/

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/11069485

http://www.douban.com/note/298095260/

posted @ 2013-10-24 14:34  bobo的学习笔记  阅读(439)  评论(0编辑  收藏  举报