数据挖掘1. 最近邻分类器1.1 学习方法的演变积极学习方法消极学习方法rote分类器最近邻分类器1.2 基本思想如果它走路像鸭，叫得像鸭，那么它很可能是鸭。计算测试样例的k个最近的训练样例，根据k个最近邻的训练样例的类别来确定测试样例的类别。最近邻分类器的要素：训练样例距离度量k值的选取1.3 最近邻分类器的特征基于实例学习，不需要学习模型测试样例的开销很大，k值太小易受到噪声干扰，k值太大容易

数据挖掘第二章 认识数据未来的世界是三元世界：物理空间；人类社会空间；信息空间2.1 数据的类型举例：交易数据文档数据网络数据基因序列环境数据什么是数据？数据是对象及其属性的集合，可以表示为矩阵。数据可以理解为高维空间的一个点属性类型分类的* 标称：男or女* 序数：本科，硕士，博士数值的* 区间：今天的温度为15~28度* 比率：今天A股大盘跌2.26%规范化、距离、角度规范化：对数据进行归一化

数据挖掘第四章 分类任务1.分类基本概念1.1 分类是什么分类任务就是通过学习得到一个目标函数f把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y目标函数f也称之为分类模型（classification model）给定一组记录（训练集）每条记录由一个元组(x,y)表示，其中x是属性集，y是类标签1.2 分类的目的预测性建模：分类模型可以用于预测未知记录的类标号描述性建模：分类模型可以作为解释性的工具，用

先挖个坑之后再填

相对熵（relative entropy），又被称为Kullback-Leibler散度（Kullback-Leibler divergence）或信息散度（information divergence），是两个概率分布（probability distribution）间差异的非对称性度量。

1. 涉及到的命令useradd 选项 用户名usermod 选项 用户名userdel 选项 用户名passwd 选项 用户名groupadd 选项 用户组groupmod 选项 用户组groupdel 选项 用户组2.用户账号管理2.1 新建用户账号useradd help文档Usage: useradd [options] LOGINuseradd -Duseradd -D [options

对于linux上需要执行 的shell脚本，通常第一行的内容是#! /bin/bash当然有很多时候不规范的写法可以忽略掉这一句，执行起来好像也是ok，结果没什么不一样 。。这只是因为在我们常用 的linux系统上默认都是执行/bin/bash来执行我们的shell脚本，但是如果有些用户使用的是csh，那么缺少第一行的“#！/bin/bash的shell脚本执行结果就可能存在语法不兼容的问题，导致