准备工作：1、自行下载Python2.7。安装后确保python路径加入了环境变量Path中。2、自行下载安装MySql。本文使用5.5版本。3、安装memcached。本文使用1.4.4版本。本文附件中带了这个。使用命令memcached.exe -d install安装。安装后注意去windows服务中确认该服务处于启动状态。详细配置见http://www.jb51.net/article/3

文本特征抽取与向量化 TF-IDF 词频-反转文档频率

机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值。

SVM 支持向量机

KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification）是

使用机器学习的开发工具很多，如Mat'la

用Python开始机器学习（10：聚类算法之K均值）

SVM 支持向量机

在本系列文章中提到过用Python开始机器学习（3：数据拟合与广义线性回归）中提到过回归算法。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。实践发现，逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀。现在让我们来一探究竟。1、逻辑函数假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小：而我们希望这样的f(x)具有能够很

KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification）是