#机器学习
浅入浅出:PageRank算法
使用 TextRank 算法为文本生成关键字和摘要
基于物品的协同过滤
如何使用MapReduce实现基于物品的协同过滤(1)
如何使用MapReduce实现基于物品的协同过滤(2)
浅入浅出:K近邻算法
使用mahout下的朴素贝叶斯分类器对新闻分类
使用Affinity Propagation进行聚类
K-medoids聚类
矩阵分解在推荐系统中的应用:NMF和经典SVD实战
使用特征递归消除筛选特征
如何分配权重
比较NMF、PCA和VQ
方差和协方差
基于SVD的协同过滤
逻辑斯谛回归代码实现
隐语义模型和NMF(非负矩阵分解)
使用PCA处理MNIST数据集
使用GBDT选取特征
基于贝叶斯的文本分类系统的数据库设计
在hadoop1.2.1上安装mahout 0.9
Hadoop 2.4 实现Kmeans聚类算法
在Iris数据集上对比PCA、LDA、NMF
基于贝叶斯的文本分类实战
单层决策树
Logistic regression(逻辑斯蒂回归)
基于用户的协同过滤
词袋模型与文档-词矩阵
如何实现拼音与汉字的互相转换
梯度下降法
如何判定相似度
MovieLens数据集介绍
基于KNN的文本分类实战
Jasper文本分类系列博客阅读摘录
使用 Mean Shift进行聚类
朴素贝叶斯的三个常用模型:高斯、多项式、伯努利
使用决策树处理iris数据集
浅入浅出:从Kmeans到Kmeans++
如何持久化scikit-learn中训练好的模型
浅入浅出:DBSCAN聚类算法(1)
浅入浅出:DBSCAN聚类算法(2)
2015阿里移动推荐算法比赛第一赛季总结
爬山算法
使用朴素贝叶斯分类器划分邮件
层次聚类
基于MapReduce的频繁项集挖掘
搜狗实体关系提取比赛