数据科学算法ch9-奇异值分解与主成分分析
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奇异值分解与主成分分析在机器学习中，随着数据维度的升高，分类器的性能会先增加后降低。这可能是因为维度过高会导致过拟合问题。为了缓解过拟合，我们可以用数据降维。因此现在我们来学习两种常用的数据降维方法：奇异值分解(SVD) 和 主成分分析(PCA)
对于是方阵的数据，我们可以用特征值分解，但如果数据不
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数据科学算法ch8-特征值计算
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数据科学算法ch8-特征值计算幂法如果说 低阶方阵我们可以用搞死消元法来计算，但是在高阶方阵中，用这种方法显然效率太低。因此，我们需要找到快速的、高效的特征值和特征向量计算方法
幂法就是这样一种方法，是计算举证最大的特征值和对应特征向量的一种向量迭代法
算法过程：
首先，令初始向量 $x_0$
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统计方法ch5-聚类1
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统计方法ch5-聚类1首先我们要来了解一下聚类思想。以类识物是人类认识世界的一种重要方式，但是人类自身是没有办法处理眼睛所捕获的大量信息的，因此我们通常会对个体的特征进行归纳，并将相似的个体归并为一类，一次来达到信息的整体性认识。比如说我们看到头上有”王”字的动物会将其归类与老虎，其实捕捉的是老虎脸
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线性回归分析-矩阵版
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线性回归分析——PartII为什么我们一开始不讲矩阵呢？这是因为如果一上来就研究多元线性回归，就会忽略掉很多细节，而且还听不懂
线性回归的模型与假设多元线性回归就是多个x，其线性回归模型为：
y = \beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\
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数据科学算法ch7-随机游走
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随机游走引入首先我们来复习一下联合概率分布
给定n个离散随机变量 $X_1,X_2,\cdots,X_n$ 分别取值为$x_1,x_2\cdots,x_n$的联合概率 $f(x_1,x_2\cdots,x_n)$ 表示为：
f(x_1,x_2\cdots,x_n) = P(X_1 = x_1,X_
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数据科学算法ch5-数据流模型及频繁项挖掘
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数据流模型及频繁项挖掘在这一讲我们要学习什么是数据流，什么是数据流算法，怎么去评价一个数据流算法的好坏。
数据流和数据流模型首先我们要认识数据流，其具有一下几个特征
数据总量不受限制，因此我们很难准确估算数据量大小
数据到达速率块，比如大型强子对撞机可以每秒产生40EB的数据
数据到达次序不受约束
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关系数据库及其基本实现原理
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关系数据库关系数据库简介之前我们学了文档数据库，文档数据库更像是面向对象的一种表示模式。但是关系数据库用表格来存储数据，我们将表格的每一列看成是一个属性。
工程师们一开始并没有提出关系模型，一种叫做网状模型，一种叫做层次模型。在六十年代，IBM推出的IMS系统就是使用层次模型，GE推出的IDS使用的
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Nodejs基础5测试
Nodejs基础5测试Integration Testing和单元测试不一样，集成测试可以引入外部的一些信息(数据库)对我们设计的api进行调试。
Setting Up the Test Db我们需要真实的数据库来运行集成测试，但是我们又不想用已经创建好了的项目数据库来直接测试，因为在集成测试中，我
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一元线性回归
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线性回归的背景在实际问题中，感兴趣的变量y与易于获得的变量x之间存在紧密关联，但又不由变量x而唯一确定的，这种关系通常称为统计关系
若变量y与x间有统计关系，那么通常称y为因变量或者响应变量，x为自变量或者解释变量，这里x在机器学习方法中也会被称为特征。
在给定x的取值之后，y的取值是无法唯一确定的
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