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数据挖掘分类技术
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今,已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术,不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点,所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。而且我们会在第4章再次给读者讲述分类算法和相关原理。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点,分类算法不会百分百准确。每个算法在测试集上的运行都会有一个准确率的指标。用不同的算法做成的分
【ZJOI 2013】 K大数查询
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基础 Hadoop For dummies 60几页,适合普通了解的人 入门 Hadoop 实战 -看完,推荐入门 Hadoop In Action -看完,有中文的一般 Hadoop 权威指南 -看完,结合3rd和2rd的中文看的,书比较厚。3rd很推荐。 实战 Hadoop In Practice - 正在看,阅读体验不错,英文。
SGU 111 大数开根号
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大数相加
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大数四则运算
大数四则运算用C++来实现,一般就可以看出一个人的编程能力了,以下是我实现的大数四则运算,还没写完,只是写了个大概思路,如下: 主文件: #include "Arithmetic.h" using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { CArithmetic Arith1; CArithmetic Arith2;
TF-IDF与余弦相似性的应用
本文转自http://www.ruanyifeng.com/blog/it/algorithm/,感谢作者。 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计
数据挖掘是如何解决问题的
数据挖掘是如何解决问题的 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。2.1.1节中关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。 很多人会问,究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故
随便写点,关于大数相加和递归最大公约数的水解
实现两个大数相加的java解法,调用库函数, java.math.BigInteger a2 = new java.math.BigInteger(a); java.math.BigInteger b2 = new java.math.BigInteger(b); java.math.BigInteger res
大数相加
输入: 第1行.:测试数据的组数 第2行:两个整数 #include <stdio.h> #include <string.h> int reserve(char *num, int len) //颠倒数组中的元素 { int i = 0, low = 0, high = len-1; char c; while(low < high) {
Pentaho BI 服务器 每天重启一次的问题解决
工作数据库是mysql Mysql服务器默认的“wait_timeout”是8小时,也就是说一个connection空闲超过8个小时,Mysql将自动断开该connection。 There is a solution introduced in the Pentaho forum for this, you can find the thread with the following link.
数据挖掘之模式挖掘(频繁模式挖掘与Apriori算法)
数据挖掘任务分为:模式挖掘、描述建模、预测建模。 这篇讲解模式挖掘。 1、频繁模式(Frequent pattern) 1.1 定义 Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences, substructures, etc.) that occurs frequently in a data set. 频繁模式:在一个数据集中频繁出
BI Publisher报表的开发流程以功能顾问角度记录
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最近一个热门话题是雅虎以3000万美元收购了移动阅读应用Summly,真正让人吃惊的不是3000万美元的价格值不值,而是Summly的开发者--只有17岁的尼克・达洛伊西奥。他12岁开始学习编程,2011年(15岁时)因Summly从李嘉诚基金获得了30万美元的支持,2012年获得多位知名人士123万美元的资金支持,2013年以3000万美元的价格将Summly出售给雅虎。 2010年,移动奖
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数据相似性检测算法 1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法,其中有个前提是文件A和B非常相似,即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低,虽然这种方法依然可以正常工作,但数据同步性能却不会得到提高,甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗,这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此,同步数据前需要计算种子文件(seed file)与目标文件之间的相
16进制浮点数与十进制的转化
对于大小为32-bit的浮点数(32-bit为单精度,64-bit浮点数为双精度,80-bit为扩展精度浮点数), 1、其第31 bit为符号位,为0则表示正数,反之为复数,其读数值用s表示; 2、第30~23 bit为幂数,其读数值用e表示; 3、第22~0 bit共23 bit作为系数,视为二进制纯小数,假定该小数的十进制值为x; 则按照规定,该浮点数的值用十进制表示为: = (-1
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