摘要： windows下下载了django，PIL，web.py发现都是tar.gz格式的文件，网上查找也非常系统的方法，总结一下其他大神的方法，归纳于此。 首先下载tar.gz文件，比如web.py，下载后是一个tar.gz文件，用好压或其他解压软件解压，你会看到目录里有一个setup.py文件，这时，在 阅读全文

摘要： 矩阵 矩阵有三个主要的用途。第一是解线性方程组，比如二维矩阵可以理解为一个平面直角坐标系内的点集，通过计算点与点之间的距离，完成聚类、分类或预测，类似的运算可以扩展到多维的情况。第二个用途是方程降次，也就是利用矩阵的二次型，通过升维将线性不可分的数据集映射到高维中，转换为线性可分的情形，这是支持向量 阅读全文

摘要： 安装Python算法库 主要包括用NumPy和SciPy来处理数据，用Matplotlib来实现数据可视化。为了适应处理大规模数据的需求，python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库（网址：http://scikit-learn.org/stable/ ），同时还提供了深度学习 阅读全文

摘要： Ambari组件黄色预警 组件上为黄色问号，代表心跳丢失，解决如下： 1、 查看个节点之间是否可以相互通信，若ssh连接不上，有可能是该节点关机了，没有打开，手动开启该节点，再次验证是否可互通。 2、 在主节点启动ambari-server restart和ambari-agent restart， 阅读全文

摘要： 离散化指把连续型数据切分为若干“段”，也称bin，是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距，等频，优化，或根据数据特点而定。在营销数据挖掘中，离散化得到普遍采用。究其原因，有这样几点： ①算法需要。例如决策树，NaiveBayes等算法本身不能直接使用连续型变量，连续型数据只有经离散处理后才能进入算 阅读全文

摘要： http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html （转） 优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一 阅读全文

摘要： 特征选择是特征工程中的重要问题（另一个重要的问题是特征提取），坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下：1. 计算每 阅读全文

摘要： http://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html （转） 背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务 阅读全文

摘要： http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html （转） 前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可 阅读全文

摘要： 本节参考的是网页http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial中关于Building Deep Networks for Classification一节的介绍。分下面2大部分内容： 1. 从self-taught到dee 阅读全文