王立威王立威，在北京大学教授主要研究领域为机器学习。在包括COLT, NIPS，JMLR, PAMI等权威会议期刊发表论文60余篇。2010年入选 AI’s 10 to Watch，是首位获得该奖项的亚洲学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金，新世纪优秀人才。任 NIPS 等权威会议 Area Chair，和多家学术期刊编委。以下为王立威教授所做的现场演讲的第一部分，主要覆盖了机器学
对信息准则的认识Knowledge of information standards【摘要】为了在一组可供选择的模型中选取一个最优的模型，常常需要对统计模型的拟合程度进行衡量，本文介绍了几种衡量统计模型拟合优良性信息准则标准，通过对其概念的一般性认识可以帮助我们学习模型选择方面的知识。【关键词】信息准则；AIC；BICAbstract：In order to select theoptimal o
R语言数据挖掘实战系列（5）——挖掘建模一、分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。1.实现过程（1）分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便地计算，所以分类属于有监督的
R语言数据挖掘实战系列（4）——数据预处理 数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 一般来说，缺失值的处理包括两个步骤，即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言
R语言数据挖掘实战系列（3）三、数据探索 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据质量分析 数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在
R语言数据挖掘实战系列（2）二、R语言简介R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，具有免费、多平台支持，同时可以从各种类型的数据源中导入数据，具有较高的开放性以及高水准的制图功能。R是一个体系庞大的应用软件，主要包括核心的R标准包和各专业领域的其他包。R在数据分析、数据挖掘领域具有特别优势。R安装R可在其主页（https://www.r-project.org/）上获得，根据所选择的平台
R语言数据挖掘实战（1）一、数据挖掘基础数据挖掘：从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘的任务利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。数据挖掘建模过程定义挖掘目标，即
修改XAMPP中MySQL数据库的密码XAMPP只为开发者服务，不可将其用于生产环境。首先，MySQL管理员（root）未设置密码，用户可以直接通过phpmyadmin访问mysql服务器，修改数据库中的数据，或者通过网络访问。为确保MySQL数据库的安全，必须为MySQL管理员（root）设置密码，其方法如下：以root用户的身份登录phpmyadmin，在phpmyadmin的权限中设置roo
Windows10常用快捷键
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