前言在前面的时间里已经学习过了NB朴素贝叶斯算法， 又刚刚初步的学习了贝叶斯网络的一些基本概念和常用的计算方法。于是就有了上篇初识贝叶斯网络的文章，由于本人最近一直在研究学习>，也接触到了许多与贝叶斯网络相关的知识，可以说朴素贝叶斯算法这些只是我们所了解贝叶斯知识的很小的一部分。今天我要总结的学习成果就是基于NB算法的，叫做TreeAugmented Naive Bays，中文意思就

http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx向量空间模型（VSM：Vector space model）是最常用的相似度计算模型，在自然语言处理中有着广泛的应用，这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理。假设共有十个词：w1，w2，......，w10，而共有三篇文章，d1，d2和d3。统计所得的

这个应该算是之前比较火热的词了，一直没时间抽出来看看。一个新东西出来，肯定是为了解决某些问题，不然不会有它的市场。先简单看下。官方介绍：分布式、分区、支持复制的日志提交系统适用场景：顾名思义，特别适合用于系统日志的异步记录，对于数据稳定性、一致性、可靠性要求不高的场景，追求的是高吞吐量。非传统的MQ产品！核心模型抽象：topics：某种消息的高层抽象producers：消息的生

机器学习的有概率分类器(probabilistic),贝叶斯推理网络(bayesian inference networks) , 决策树分类器(decision tree) ,决策规则分类器(decision rule) ,基于回归的线性最小二乘llsf(regression based on linearleast squares fit ) , 符号规则归纳法( symboli...

(update 2012.12.28 关于本项目下载及运行的常见问题 FAQ见 newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )本文要点如下：对newsgroup文档集进行预处理，按照DF法及SVD分解法抽取特征词，实现降维实现了K-Means，MBSAS，DBSCAN三种聚类算法用weka工具进行newsg

本文接数据挖掘-基于Kmeans算法、MBSAS算法及DBSCAN算法的newsgroup18828文本聚类器的JAVA实现(上).(update 2012.12.28 关于本项目下载及运行的常见问题 FAQ见 newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )本文要点如下：介绍基于LSI(隐性语义索引)中SV

K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法，它使用质心定义原型，质心是一组点的均值，通常该算法用于n维连续空间中的对象。K-Means算法流程step1：选择K个点作为初始质心step2：repeat               将每个点指派到最近的质心，形成K个簇               重新计算每个簇的质心       

(update 2012.12.28 关于本项目下载及运行的常见问题 FAQ见 newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )一、Apriori算法       Apriori是非常经典的关联分析频繁模式挖掘算法，其思想简明，实现方便，只是效率很低，可以作为频繁模式挖掘的入门算法。其主要特点是   

本文接 数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文档分类器的JAVA实现（上） (update 2012.12.28 关于本项目下载及运行的常见问题 FAQ见 newsgroup18828文本分类器、文本聚类器、关联分析频繁模式挖掘算法的Java实现工程下载及运行FAQ )上文中描述了newsgroup18828文档集的预处理及贝叶斯算法的JAVA实现，下

文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。最近两件事挺有感觉的。看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。“如何分辨出垃...