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<a href="/2015/07/01/svd/" title="SVD(矩阵奇异值分解)简介" itemprop="url">SVD(矩阵奇异值分解)简介</a>
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<p class="article-author">By
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<time datetime="2015-07-01T12:39:52.000Z" itemprop="datePublished"> Published Jul 1 2015</time>
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<h2 id="概述">概述</h2>
<p>线性代数方法使我们可以将数据分解为很多分量，然后分析其中的主要分量，奇异值分解(SVD)就是其中的一种矩阵分解技术，它是一种有效的代数特征提取方法，深刻揭示了矩阵的内部结构。目前，奇异值分解在信息检索方面的应用主要是隐含语义检索(Latent Semantic Indexing，LSI)。潜在语义索引可以将文档在向量空间模型中的高维表示，投影到低维的潜在语义空间中，这一方面缩小了检索的规模，另一方面也在一定程度上避免了数据的过分稀疏。本文主要根据下文列出的参考文献进行整理，并加入了一些个人理解。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/07/01/svd/#more">Read More</a>
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<h1 itemprop="name">
<a href="/2015/06/16/ASM-two/" title="ASM(active shape model)算法简介(二)" itemprop="url">ASM(active shape model)算法简介(二)</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-06-16T09:17:20.000Z" itemprop="datePublished"> Published Jun 16 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概要">概要</h2>
<p>在上一篇文章中，我们利用PCA分析根据训练集得到了形状的平均模型。一个形状可以表示为<span class="math inline">\(X=\bar{X}+Pb\)</span>，<span class="math inline">\(\bar{X}\)</span>为平均形状，从公式可以看出选定不同的<span class="math inline">\(b\)</span>可以得到形状的不同形态。我们将<span class="math inline">\(b\)</span>称为形状参数(shape parameter)。举个例子来说，在人脸识别中，<span class="math inline">\(\bar{X}\)</span>是训练集中各个人的平均脸，表示“完美”的人脸。而<span class="math inline">\(Pb\)</span>表示实际图片中的人脸偏离“完美人脸”的程度。在这篇文章中我们将讨论在一张图片中ASM算法是如何逐步找到特定形状的。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/06/16/ASM-two/#more">Read More</a>
</p>
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<h1 itemprop="name">
<a href="/2015/05/29/ASM-one/" title="ASM(active shape model)算法简介(一)" itemprop="url">ASM(active shape model)算法简介(一)</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-05-29T08:39:24.000Z" itemprop="datePublished"> Published May 29 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概要">概要</h2>
<p>如果您访问该网页时公式显示不正常，请访问<a href="https://zybuluo.com/chenbiaolong/note/104505" target="_blank" rel="external">这个链接</a>阅读</p>
<p>ASM是一种基于点分布模型（Point Distribution Model,PDM）的算法。在PDM中，外形相似的物体，例如人脸、人手、心脏、肺部等的几何形状可以通过若干关键特征点（landmarks）的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。ASM算法需要通过人工标定的方法先标定训练集，经过训练获得形状模型，再通过关键点的匹配实现特定物体的匹配。ASM 的优点是 能根据训练数据对于参数的调节加以限制，从而将形状的改变限制在一个合理的范围内。本文将根据ASM的原始论文和一些资料，整理ASM算法的数学原理。</p>
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/05/29/ASM-one/#more">Read More</a>
</p>
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<a href="/2015/05/13/决策树学习（二）/" title="决策树学习（二）" itemprop="url">决策树学习（二）</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-05-13T05:40:58.000Z" itemprop="datePublished"> Published May 13 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概述">概述</h2>
<p>在上一篇文章中我们利用信息熵的概念找到了最优的划分属性，当然也是仅仅找到“<strong>一个</strong>”属性而已，虽然利用这个属性划分数据集有着最大的熵减。在现实的机器学习中是不可能只用一个属性就能将数据分类的，因此本文将在上一篇文章的基础上真正构建一颗决策树。熵减越大的属性在该树的节点深度越浅。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/05/13/决策树学习（二）/#more">Read More</a>
</p>
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<a href="/2015/05/12/决策树学习（一）/" title="决策树学习（一）" itemprop="url">决策树学习（一）</a>
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<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-05-12T06:17:46.000Z" itemprop="datePublished"> Published May 12 2015</time>
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<div class="article-content">
<h2 id="概述">概述</h2>
<p>决策树学习是一种逼近<strong>离散值</strong>目标函数的方法，简单来说它可以被表示为多个的if-then的规则表达式。在本文中先主要介绍决策树的基本概念，主要包括熵的概念以及如何选择最优的数据集划分方式
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/05/12/决策树学习（一）/#more">Read More</a>
</p>
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<h1 itemprop="name">
<a href="/2015/04/07/wiki2/" title="Mahout in action分析维基百科数据例子(二)" itemprop="url">Mahout in action分析维基百科数据例子(二)</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-04-07T06:53:18.000Z" itemprop="datePublished"> Published Apr 7 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概要">概要</h2>
<p>这篇文章主要论述我在实现<a href="http://chenbiaolong.com/2015/04/03/wiki1/" target="_blank" rel="external">上一篇文章</a>所述功能时的具体操作过程。因为<code>hadoop</code>现在有两套新旧API接口，因此在实现过程中需要十分注意你import进来的class是属于新的API还是旧的API。本文的所使用的<code>hadoop</code>版本是<code>2.6</code>版本。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/04/07/wiki2/#more">Read More</a>
</p>
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<h1 itemprop="name">
<a href="/2015/04/03/wiki1/" title="Mahout in action分析维基百科数据例子(一)" itemprop="url">Mahout in action分析维基百科数据例子(一)</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-04-03T08:34:27.000Z" itemprop="datePublished"> Published Apr 3 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概要">概要</h2>
<p>本文主要根据mahout in action第六章分析维基百科链接数据的例子编写。大部分内容是直接翻译的mahout in action，不过不是逐字翻译，加入了一些个人理解。关于本文的前提背景可以参考其他博主翻译的文章： <a href="http://www.cnblogs.com/colorfulkoala/archive/2012/12/16/2820855.html" target="_blank" rel="external">Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1</a> <a href="http://www.cnblogs.com/colorfulkoala/archive/2012/12/16/2820866.html" target="_blank" rel="external">Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.2</a></p>
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/04/03/wiki1/#more">Read More</a>
</p>
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<h1 itemprop="name">
<a href="/2015/04/01/Hadoop运行包含第三方依赖库的MapReduce作业/" title="Hadoop运行包含第三方依赖库的MapReduce作业" itemprop="url">Hadoop运行包含第三方依赖库的MapReduce作业</a>
</h1>
<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-04-01T09:37:52.000Z" itemprop="datePublished"> Published Apr 1 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概述">概述</h2>
<p>最近打算学习一下利用hadoop搭建机器学习平台，因为mahout这个机器学习库资料比较多，因此就根据《mahout in action》这本书学习了一下如何搭建hadoop+mahout的机器学习平台。 由于mahout in action只是列出了部分代码，具体的环境搭建书上写的并不多。在编写依赖于mahout的MapReduce函数时经常会出现<code>ClassNotFoundException: org.apache.mahout.math.Vector</code>等类似错误。在网上找了很多的资料，但大都是从配置服务器<code>HADOOP_CLASSPATH</code>等角度出发的。这些方法要求将第三方依赖库拷贝到对应的<code>HADOOP_CLASSPATH</code>路径下,或者更改相应的环境变量使<code>hadoop</code>能识别相应的依赖库。这种做法的问题是需要更改服务器的工作环境，当未来应用程序需要更新依赖库时需要替换服务器的jar包。而且，即使我将mahout的两个主要依赖包<code>mahout-core-0.9.jar</code>和<code>mahout-math-0.9.jar</code>加入到对应的<code>HADOOP_CLASSPATH</code>路径依然无法解决<code>ClassNotFoundException</code>问题。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/04/01/Hadoop运行包含第三方依赖库的MapReduce作业/#more">Read More</a>
</p>
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<a href="/2015/03/26/搭建Hadoop开发环境/" title="Intellij IDEA 搭建Hadoop开发环境" itemprop="url">Intellij IDEA 搭建Hadoop开发环境</a>
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<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-03-26T08:01:30.000Z" itemprop="datePublished"> Published Mar 26 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概述">概述</h2>
<p>在linux环境下编译调试java代码比较麻烦，为了方便，我在windows环境下利用 IDEA搭建了Hadoop的开发环境。只要在IDEA环境中导入Hadoop的核心包，就可以在IDEA环境下编译MapReduce程序，配置生成相应的jar包。通过将该jar包导入到linux服务器的hadoop集群，就可以运行相应的MapReduce程序了。在这里我以官方的WordCount程序作为例子。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/03/26/搭建Hadoop开发环境/#more">Read More</a>
</p>
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<a href="/2015/02/27/docker实现原理之cgroup/" title="docker实现原理之cgroup" itemprop="url">docker实现原理之cgroup</a>
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<p class="article-author">By
<a href="http://chenbiaolong.com/about" title="chenbiaolong" target="_blank" itemprop="author">chenbiaolong</a>
<p class="article-time">
<time datetime="2015-02-27T07:11:54.000Z" itemprop="datePublished"> Published Feb 27 2015</time>
</p>
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<div class="article-content">
<h2 id="概要">概要</h2>
<p>cgroups是control groups的缩写，是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组（process groups）所使用的物理资源（如：cpu,memory,IO等等）的机制。上篇博客写的namespace作用是使linux的全局资源局域化，使各个名字空间的系统环境相互隔离，互不影响。而cgroup可以限制资源使用的最大值，限制当前进程组对外的最大影响（但无法隔离其他进程对自己的影响）。namespace与cgroup相互配合将使容器具备环境隔离和资源限制的能力，再加上镜像提供的根目录环境，使用chroot即可以为容器提供一个隔离的根目录环境。 本文将主要从内核源码的角度分析docker常用的cgroup资源限制功能：cpuset memory 和blkio。
<p class="article-more-link">
<a href="/2015/02/27/docker实现原理之cgroup/#more">Read More</a>
</p>
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<p class="asidetitle">分类</p>
<ul>
<li><a href="/categories/docker/" title="docker">docker<sup>5</sup></a></li>
<li><a href="/categories/大数据/" title="大数据">大数据<sup>4</sup></a></li>
<li><a href="/categories/机器学习/" title="机器学习">机器学习<sup>5</sup></a></li>
<li><a href="/categories/第三方软件/" title="第三方软件">第三方软件<sup>1</sup></a></li>
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<p class="asidetitle">标签</p>
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<li><a href="/tags/docker-基础工作原理/" title="docker 基础工作原理">docker 基础工作原理<sup>5</sup></a></li>
<li><a href="/tags/hadoop/" title="hadoop">hadoop<sup>4</sup></a></li>
<li><a href="/tags/决策树/" title="决策树">决策树<sup>2</sup></a></li>
<li><a href="/tags/ASM/" title="ASM">ASM<sup>2</sup></a></li>
<li><a href="/tags/spring/" title="spring">spring<sup>1</sup></a></li>
<li><a href="/tags/SVD/" title="SVD">SVD<sup>1</sup></a></li>
<li><a href="/tags/protobuf/" title="protobuf">protobuf<sup>1</sup></a></li>
</ul>
</div>
<div class="linkslist">
<p class="asidetitle">友情链接</p>
<ul>
<li>
<a href="http://wuchong.me" target="_blank" title="Jark's Blog">Jark's Blog</a>
</li>
<li>
<a href="https://www.zybuluo.com/mdeditor" target="_blank" title="在线markdown工具">在线markdown工具</a>
</li>
<li>
<a href="http://lxr.free-electrons.com/ident" target="_blank" title="linux内核代码检索">linux内核代码检索</a>
</li>
</ul>
</div>
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<footer><div id="footer" >
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