[算法与数据结构] on discriminative vs generative classifiers

说明： 从理论和实践区分判别模型和生成模型区分，andrew NG所写
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[算法与数据结构] A Communication-Efficient Parallel Algorithm for Decision Tree

说明： 基于投票的数据并行则进一步优化数据并行中的通信代价，使通信代价变成常数级别。在数据量很大的时候，使用投票并行可以得到非常好的加速效果。更具体的内容可以看NIPS2016的文章[A Communication-Efficient Parallel Algorithm for Decision Tree]。
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[算法与数据结构] lightgbm算法

说明： 具体讲解lightgbm算法，直方图加速，预排序思想，等等
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[算法与数据结构] xgboost 在ubuntu上安装，并编译好jvm-packages

说明： 2017年11月2号晚上下载的最新版本的xgboost, ubuntu中编译好的，jvm packages编译好的，生成的jar包在jvm-packages下对应的target文件夹下
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[算法与数据结构] 方差递推公式

说明： 在一般的数学统计过程中，为了求得方差，需要预先知道所有的数据项，然后通过求均值，再通过遍历所有数据项计算平方和的方式求得方差。 但是在大数据、流式处理的场景，是无法预先知道所有数据项的，经常需要在任意时候动态的知道当前所有存量数据的方差，此时如果使用遍历的方式，将耗费大量的计算量，同时，缓存所有的数据也占用大量存储空间。 所以需要通过递推的方式，通过之前状态的均值、方差、计数、以及当前数据项来计算出当前状态的方差。 方差递推公式的计算过程如下：
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[算法与数据结构] 大数据思维与决策

说明： 扫描完整版 大数据思维与决策 大数据思维与决策 大数据思维与决策
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[算法与数据结构] 数据挖掘原理与实践 第五章 ppt

说明： 4.1 概述 4.2 相似度度量 4.2 基于划分的聚类算法 4.3 一趟聚类算法 4.4 层次聚类算法 4.5 基于密度的聚类算法
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[算法与数据结构] 数据挖掘原理与实践 第四章 ppt

说明： 3.1 概述 3.2 决策树分类方法 3.3 贝叶斯分类方法 3.4 K-最近邻分类方法 3.5 集成学习方法 3.6 回归方法
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[算法与数据结构] 数据挖掘原理与实践 第三章 ppt

说明： 什么是数据仓库？ 多维数据模型 OLAP技术 数据仓库的体系结构 数据仓库的实现
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[算法与数据结构] 数据挖掘原理与实践 第二章 ppt

说明： 数据及数据类型 描述数据的汇总（为数据预处理提供分析的基础） 为什么要预处理数据? 数据清理 数据集成和变换 数据归约 相似度计算
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[算法与数据结构] xgboost jvm下编译好的

说明： 这个有问题，不要审核通过，修改好再上传，ubuntu中编译好的，jvm packages下执行好的，jar包在jvm-packages下对应的target文件夹下
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[算法与数据结构] 《Python Machine Learning Blueprints》代码与数据集.rar

说明： 《Python Machine Learning Blueprints》的一些代码和数据集，方便下载 因为原始网站不好施行，所以给出下载链接
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