niho的专栏

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https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/4529202.html https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/happyorg/article/details/78274066

转载 如何读懂期刊论文

http://blog.csdn.net/chen_shiqiang/article/details/52347561

转载 奇异值分解(SVD)原理详解及推导

http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513

转载 Netflix 推荐系统

Netflix 推荐系统 介绍

转载 推荐在Amazon.com的运用

Amazon作为推荐系统的老大(King of recommender system)。Amazon的前科学家Greg Linden在他们的blog中也讨论了推荐系统在Amazon中的作用，他提到在他离开时（2002年），推荐系统对Amazon的贡献额在20%左右。以下为个人收集的，关于亚马逊推荐的一些零散的信息，分享出来，期望给对这方面有兴趣的同学做参考。一、推荐给Amazon带来的效益

转载 libsvm的使用

http://jacoxu.com/?p=118

转载 R 参考

about R语言aggregate  http://blog.sina.com.cn/s/blog_61af66e20101dnx7.html

转载 数据分析与R语言视频教程

http://v.youku.com/v_show/id_XNjk0NzUzOTU2.html

转载 Coursera，Udacity，edX：MOOC（大规模在线开放课程）的三座大山

http://mooc.guokr.com/post/384608/

转载 Moodle专题网站链接

http://www.aieln.com/zt/8/

原创 coursera在线互评机制等

coursera在线互评机制

转载 霍桑效应

http://baike.baidu.com/view/41330.htm?from_id=5077946&type=syn&fromtitle=%E9%9C%8D%E7%B4%A2%E6%81%A9%E6%95%88%E5%BA%94&fr=aladdin

转载 Two is better than one

转载 养成一个SQL好习惯带来一笔大财富

我们做软件开发的，大部分人都离不开跟数据库打交道，特别是erp开发的，跟数据库打交道更是频繁，存储过程动不动就是上千行，如果数据量大，人员流动大，那么我么还能保证下一段时间系统还能流畅的运行吗？我么还能保证下一个人能看懂我么的存储过程吗？那么我结合公司平时的培训和平时个人工作经验和大家分享一下，希望对大家有帮助。     要知道sql语句，我想我们有必要知道sqlserver查询分析器怎么

原创 教育数据挖掘

教育数据挖掘是指为更好地理解学生以及他们所处的学习环境，从教育数据中获取知识和发现，针对教育环境内独特的数据类型而进行的获取数据、整理数据、形成分析报告等研究方法方面的研究。Siemens 认为， 教育数据挖掘是 LA 和 AA的共通支撑技术。

转载 专心掌控自我

转载 FP树构造

FP Growth算法FP Growth算法利用了巧妙的数据结构，大大降低了Aproir挖掘算法的代价，他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达到这样的效果，它采用了一种简洁的数据结构，叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树，举例是最好的方法。请看下面这个例子：这张表描述了一张商品交易清单，

转载 一文读懂大数据：Hadoop，大数据技术、案例及相关应用

http://wwww.36dsj.com/archives/7573

转载 评估分类器准确率

分类器准确性估计中，利用训练数据归纳学习获得一个分类器并利用训练数据对所得的分类器预测准确率进行估计，将会得到一个（有关该分类器准确性的）过分乐观且具有误导性的评估结果。holdout和交叉验证是两个常用的评估分类器预测准确率的技术，它们均是在给定数据集中随机取样划分数据。holdout：将所给定的数据集随机划分成两个独立部分：一个座位训练数据集，而另一个作为测试数据集，通常训练数

转载 道而弗牽，強而弗抑，開而弗達》

转载 Chapter5 .7 ROC Curves

阳性 (P, positive)阴性 (N, Negative)真阳性 (TP, true positive)正确的肯定。又称：命中 (hit)真阴性 (TN, true negative)正确的否定。又称：正确拒绝 (correct rejection)伪阳性 (FP, false positive)错误的肯定，又称：假警报 (false alarm)，第一型错误伪阴性 (FN, f

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转载 chapter 5.7 P168-169 Lift Charts

升图(Lift Chart)(转载自http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175428.aspx，纯粹为学习而整理，转载请标明出处)在数据挖掘设计器的“挖掘准确性图表”选项卡的“提升图”选项卡上，根据您选择的模型、该模型中的可预测属性以及其他设置，可以看到不同类型的图表。如果模型预测离散值，则可以创建提升图或利

原创 Chapter 4 的问题

1，winnow算法2，voting feature inervals

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转载 4.7 INstance-Based Learning ,关于K近邻算法

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原创 喜欢的一首诗

原创 学习笔记20140513

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