如果有人问，在中国哪个开放平台上做应用最能赚钱？可能很多人还不知道。但如果告诉你以下信息，你会有新的认识。一位叫李勇的独立开发者在淘宝上开发了一款“收藏有礼”的应用，帮助店家将收藏产品的会员变成消费者。现在，这款应用可以每天为李勇带来八万多的收入，不是每年，也不是每月，而是每天。当然在此之前，李勇也摸索了很长一段时间，探索适合淘宝平台的应用模式。李勇并不是一个特例，到2010年底，在淘宝开

QT Windows vs2005开发环境搭建Qt源码包：qt-win-opensource-src-4.5.0.zipVisual Studio 2005 SP1：VS80sp1-KB926604-X86-CHS.exeVisual Studio QT插件：Qt Visual Studio Integration v1.43.zip注：如果安装的是VS2008的，则不

人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习(Machine Leaining，ML)、模式识别（Pattern Recognition，PR）、数据挖掘（Data Mining, DM），他们要解决的核心问题不同，但是运用的数学模型如出一撤，主要是统计学方法。 人工智能：就是计算机自动做决策，包含其他几个。机器学习：研究重点是算法的学习过程，强调的是一个

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。一、理论概述（主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客）1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。　　NLP 中最直观，也是到目前

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系列文章：数据挖掘算法之k-means算法     [QQ群: 189191838，对算法和C++感兴趣可以进来]     今天主要讲到的是决策树算法，这是一种非常经典的分类算法，经过数据集的训练，能够高效的判断出一个数据项所属的类别。     决策树算法是一种有监督的学习，也就是说会事先给定一定类别和数据集合。通过学习，能够判定出进来数据所属的类。当然，很多聚类算法都是无监督学习的，我们以后再进

OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。      RapidMiner

信息检索和网络数据领域（WWW, SIGIR, CIKM, WSDM, ACL, EMNLP等）的论文中常用的模型和技术总结引子：对于这个领域的博士生来说，看懂论文是入行了解大家在做什么的研究基础，通常我们会去看一本书。看一本书固然是好，但是有一个很大的缺点：一本书本身自成体系，所以包含太多东西，很多内容看了，但是实际上却用不到。这虽然不能说是一种浪费，但是却没有把有限力气花在刀口上。

数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（ Classification ）用于预测数据对象的离散类别（ Categorical L

由于项目cnexpat中需要用到pdf2htmlex,先在虚拟机上捣鼓了好久，最后才在服务器上安装成功。因为是linux 初学，所有整个安装过程很苦逼了 1.          升级gcc,要求GCC >= 4.6.3   Wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo-O /etc/yum.repos.d/devtools