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

机器学习


#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