ML_DM

书都是全新，第一本是必读经典，CMU的Tom M. Mitchell写的，从机器学习的概念讲起，后面详细讲解了决策树、人工神经网络、贝叶斯、遗传算法等，原价35，现在10块钱出。 第二本讲实战，书中有丰富的彩插，内容涵盖推荐系统、垃圾过滤、密码破译、PCA、文本回归、可视化、社会网络分析等，OReilly出品，值得信赖…

具体是什么意思，和HMMs有啥区别么'[ema1][ema17]

比如说我想看Apriori算法的源代码，在weka中的哪里可以看到？ 可以通过Simple CLI模块输入一些代码看到吗？ 如果可以的话我该输入什么代码？ 谢谢。

文本分类，测试样本做特征选择的时候，比如说用信息增益（IG），那么需要知道文本中出现某个特征时文本属于某个类别的概率，但分类是当做我们不知道文本的类别的，那是不是测试样本特征选择不需要像训练样本处理？

毕设是关于推荐算法的，完全没有头绪啊，有没有什么好的建议

有什么解决办法吗[ema1] http://scikit-learn.org/

有没有大牛在做机器学习并行话算法实现工作，主要基于Spark了，求报大腿！

本科毕设，需要采集新浪微博用户关注列表信息，求帮助！有偿！

自己手写的话工作量太大了！

做的是基于NMF特征提取网页文本分类，分类结果各项指标低的可怕，一定是哪错了。老师不管，自己菜鸟一枚，死活找不到问题所在。跪求高手指点一二。有偿。 通过『我邮2.0』发布

做毕业设计，看gibbs sample 看疯了，求教！ 先附一个gibbs 算法。 Gibbs Sampling的算法： 一般来说我们通常不知道π（a），但我们可以得到p（g | u , b）,p(u | g , b), p ( b | g, u )即三个变量的posterior distribution Step1:…

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如图，呃上不了图… segment（）分词出来的结果是个列表嘛，我自己做的列表里面的内容是u'\u4e09'这类的东西，是unicode编码吗？看见网上的结果是[('吴翔'),('是'),('猩猩')]这种直接出汉字的东西。 所以问题来了，怎么搞？ 发自「贵邮」

天池大数据第一轮最后一天。。。最后几分钟结果出来了，准备提交才断网。。。

入门的书籍，课程，前辈们有什么推荐吗？