1. 数据库应用技术SQL Server 2005www.ytvc.com.cn 烟 台 职 业 学 院 精 品 课 2. 第10章 数据库的安全性管理能力目标： 能根据数据库安全需求选择登录身份验证模式及其设置。

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning

主要内容1.概述2.数据仓库与OLAP技术3.数据挖掘技术4.数据挖掘应用数据挖掘工具6.数据挖掘实例1概述1.1背景1.2数据挖掘定义1.3基本概念1.4主要功能1.5数据挖掘模型1.6实现流程1.7数据挖掘的应用1.8未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

什么是数据挖掘？ 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现前所未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，与

WEKA入门教程 本文转自： http://hi.baidu.com/whoqiaoyu/blog/item/31b6b32330edce45ad34def7.html 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato

WEKA使用教程 目录 1. 简介 2. 数据格式 3.数据准备 4. 关联规则（购物篮分析） 5. 分类与回归 6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment

比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什么内容

Criminisi，Sebastian Nowozin共同完成。 机器视觉是通过计算机算法自动理解图片内容的技术，十九世纪六十年代，它起源于人工智能和认知神经科学。为了“解决”机器视觉的问题，1966 年，在麻省理工学院，这

cn/2015/12/02/woume/ 机器学习现在可谓是炙手可热。只要应用机器学习，就可以有效丰富数据和知识，促进有价值的任务自动化，包括感知、分类和数值预测等。而它的「兄弟」——机器发现，可用于发现照亮和引导人

本文深入浅出地介绍了安装Linux的全过程及Linux基础知识，Linux是一个优秀的操作系统，它具有良好的兼容性和可移植性，被广泛运行在x86pc,sun spart,digital,alpha,680x0和powerpc等平台上，可以说是目前运行硬件平台最多的操作系统，它是自由软件，价格便宜，获得的途径很多，也可以免费使用，最大的优点在于其作为服务器的强大功能，在网络技术日益发展的今天，它越来越受到人们的重视和青睐，学Linux的第一步，安装与掌握Linux操作系统的基础知识。

【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律

计算技术通常用来分析数据，而理解数据则依赖于机器学习。多年来，对于大多数开发者来说，机器学习却是非常遥远、一直是难以企及的。 这可能是现在收益最高，也是最受欢迎的一项技术之一。毫无疑问——作为开发

com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一

Apache MADlib 是为数据科学提供的 SQL 大数据机器学习工具。Apache MADlib 拥有强大的大数据分析能力。Apache MADlib 支持 Postgres, Pivotal Greenplum

data always better than better algorithms? 在机器学习中，更多的数据总是比更好的算法好吗?对于 Quora 上的这个问题，Netflix 公司工程总监 Xavier

后开始删除用户储存在上面的数据。” 《麻省理工学院推出“数据美国”大数据可视化工具》 ：数据美国”项目得益于美国总统奥巴马2013年签署的一项政务数据公开（Open Data）法令，要求所有新增政府数据都必须以电

自从计算机被发明以来，人们就想知道它们能不能学习。如果我们理解了计算机学习的内在机制，即怎样使它们根据经验来自动提高，那么影响将是空前的。想象一下，在未来，计算机能从医疗记录中学习，获取治疗新疾病的最有效方法；住

事实上有许多的途径可以了解 机器学习 ，也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用，一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题，给出一些总结性的认识，并为你由 程序员 到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。

ganitha 包含一组算法用来实现在 Hadoop 平台是的各种规模的机器学习和统计分析。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1377775301651

和使用机器学习（简称ML）算法已经17年了。最近这几年机器学习开始受到广泛关注，所以人们经常问我：“什么是机器学习？你们用机器学习来做什么？” 我非常乐意回答这些问题，因为事实证明，机器学习的使用