机器学习之kNN算法第一个机器学习算法:kNN(k-Nearest Neighbors)算法。优点：kNN算法比较容易掌握，同时也比较有效。缺点：当数据实例很大的时候，比较耗内存，同时kNN算法不能反映数据实例的内部特性。举例一，对电影类型进行判断，根据kiss和kick数来判断电影是动作片还是爱情片，还是其他。。。：对于如下的数据集1.

转载自：https://jingyan.baidu.com/album/b907e6279c8f9c46e7891c25.html?picindex=3电脑前面的耳机孔，每次插上耳机总是一会有声一会没声，但是把接触的地方微调下，就又有声音了，但是稍微碰到耳机线，就又变的没声了，而且每次开机的时候最开始都没声音，要把耳机反复插拔才能出声。。。第一步：进入控制面板，找到realtek高清晰音频管理器第

verilog实现乘法器以下介绍两种实现乘法器的方法：串行乘法器和流水线乘法器。1）串行乘法器两个N位二进制数x、y的乘积用简单的方法计算就是利用移位操作来实现。其框图如下：其状态图如下：其实现的代码如下：

8051单片机原理学习单片机结构框图参考单片机结构框图51单片机的结构框图如下所示51单片机主要组成部件有：8bit微处理器(CPU): 主要进行算术运行和逻辑控制片内4KB程序存储器(4KB ROM): 用以可执行程序，只读数据和表格片内256B数据存储器(256B RAM): 用于存放可读写数据，如算术运行的中间值和最终值等4个8位并行I/O口(输入/输出口) P0 ~ P3: 每个并口可以用

大数据挖掘涉及如下的课程：机器学习，统计学，人工智能，数据库等，但是更多的注重如下的特性：1）可扩展性（Scalability）（大数据）2）算法和架构3）自动的处理大数据我们需要学习挖掘不同类型的数据：1）高维的数据2）图数据3）无限的（infinite/never-ending）数据4）贴有标签的数据同时我们还要学习不同的计算模型：1）M

由于大数据挖掘中大部分的内容都是数据挖掘的大规模计算，那么就会存在如下的挑战：1）如何进行分布式计算？2）分布式/并行编程将会变得很难针对以上的挑战，可以使用Map-Reduce来解决。Map-Reduce是Google提出的计算模型或数据管理模型，是处理大数据的一种非常优雅的方式。对于传统的机器学习，统计和”经典的“数据挖掘，由于处理的数据量比较小，使用单个结

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关联规则挖掘首先，对市场-篮子模型进行介绍超市货架管理——市场-篮子模型：该模型的目的：用来对众多的客户一次同时所购的物品进行规则挖掘。方法：通过扫描条形码所收集的销售数据进行处理，寻找物品之间的独立性。经典的规则：若一个用户购买了尿布和牛奶，那么他很有可能购买啤酒。因此若在超市看到尿布旁边摆放了一些啤酒不要惊讶。以上每行的第一列表示对篮子的标号，第二列表示篮子

大数据挖掘涉及如下的课程：机器学习，统计学，人工智能，数据库等，但是更多的注重如下的特性：1）可扩展性（Scalability）（大数据）2）算法和架构3）自动的处理大数据我们需要学习挖掘不同类型的数据：1）高维的数据2）图数据3）无限的（infinite/never-ending）数据4）贴有标签的数据同时我们还要学习不同的计算模型：1）M

一、环境本机系统：Windows 7操作系统虚拟机：Virtual Box虚拟机中安装的系统：Ubuntu 12.04 那么如何在Widnows 7下通过xshell（或SecureCRT）来远程登录到Virtual Box中安装的Ubuntu 12.04系统呢？需要按如下步骤来设置1. 设置Virtual Box的网络设置，如下图2.启动Ubuntu系统，