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又是碰到了一些简单的基本概念，但是仔细想想发现自己没有理解透彻，Search一下，总结如下： 【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测 【简介】 简单的说，假设o是观察值，

在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wik

小博的主题定位在专业有效的商务图表，不少朋友希望我能推荐一些类似主题的博客，其实我自今年才开始接触博客这个事物，了解也不多。在网上搜索，发现类似的专门主题中文博客非常少。不过，这1年的博客经历，我也认识了几位博友，今天整理在一起，成为：数据分析人士的中文博客资源，聊作回复。

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常用的基本上UCI和w3c的。关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http://www.ics.uci.edu/~mlearn/\\MLRepository.h