Kenney Qin 的专栏

本文将给大家介绍一下如何利用矩阵分解来做推荐系统算法。

今天给大家介绍一个Learning to Rank系列算法中的一个：RankNet。Learning to Rank最常用的地方就是搜索引擎，它能从用户的搜索、点击数据中学习出搜索结果的排序函数，以改善当前的检索模型。

这篇文章想给大家介绍一个神奇的东东：LSH，它可以快速地找出海量数据中的相似数据。

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今天给大家介绍一下one class classification以及用SVDD（）

相信有不少同学在刚接触聚类（Cl）和分类

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今天给大家来剖析一下PageRank~什么是

频繁模式挖掘（）

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本文介绍机器学习里的BP神经网络算法，

本文将介绍一些数据挖掘、机器学习、信息检索等领域中常用的一些相似性、相关性指标

最近在学模式识别，正在看Introduction to PatternRecognition这本书，挺不错的一本书。好，下面和大家一起来学习最大熵算法。首先，最大熵算法是干什么用的呢？一般是用来估计一个分布，至于把分布估计出来之后用来干什么，那要视具体问题而定。那这里的“熵”是什么意思呢？它是指信息熵，一个分布的均匀程度可以用熵的大小来衡量，熵越大，就越均匀，而最大熵就是要求在满足特定约束下，分布