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机器学习的三要素是模型、策略（使用Cost Function计算这个模型是不是好的）和优化算法（不断的寻找最优参数，找到一个参数后用策略判断一下是不是可以，不行再找）。一个具体的机器学习流程是怎么样的呢，下面使用朴素贝叶斯进行新闻分类进行一个完整的介绍。1、特征表示一篇新闻中，可以把新闻中出现的词作为特征向量表示出来，如 X = {昨日，是，国内，投资，市场…}

将数据库中的对象进行聚类是聚类分析的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大，为了找到效率高、通用性强的聚 类方法人们从不同角度提出了近百种聚类方法，典型的有K-means方法、K-medoids方法、CLARANS方法,BIRCH方法等，这些算法适用 于特定的问题及用户。本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准，基于这5个标准，对数据挖掘中常用聚类方法作了比

1. 基本介绍：paoding ：Lucene中文分词“庖丁解牛” Paoding Analysisimdict ：imdict智能词典所采用的智能中文分词程序mmseg4j ： 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法 实现的中文分词器ik ：采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，多子处理器分析模式  2. 开发者及开发活跃度：