引文： 学习一个算法，我们最关心的并不是算法本身，而是一个算法能够干什么，能应用到什么地方。很多的时候，我们都需要从大量数据中提取出有用的信息，从大规模数据中寻找物品间的隐含关系叫做关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning)。比如在平时的购物中，那些商品一起捆绑购买销量会比较好，又比如购物商城中的那些推荐信息，都是根据用户平时的搜索或者是购买情况来生成的。如果是蛮力搜索的话代价太高了，所以Apriori就出现了，就是为了解决这类问题的。
机器学习算法-K-means聚类
Github源码:https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/Kmeans
k-Means算法是一种聚类算法，它是一种无监督学习算法，目的是将相似的对象归到同一个蔟中。蔟内的对象越相似，聚类的效果就越好。聚类和分类最大的不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。其产生的结果和分类相同，而只是类别没有预先定义。
sklearn训练模型的保存与恢复（Python）
在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现
源码：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/NaiveBayes
前面提到的KNN和决策树DT算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。
机器学习算法-K最近邻从原理到实现
源码：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/KNN
决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazy learner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。
机器学习算法-决策树理论
源码下载：https://github.com/csuldw/MachineLearning/tree/master/DecisionTree
在决策树理论中，有这样一句话，“用较少的东西，照样可以做很好的事情。越是小的决策树，越优于大的决策树”。数据分类是一个两阶段过程，包括模型学习阶段（构建分类模型）和分类预测阶段（使用模型预测给定数据的类标号）。决策树分类算法属于监督学习（Supervised learning），即样本数据中有类别标号。下面是两个阶段的简单描述：
Git小结-同步一个fork
如何使用搜索引擎
其实这个问题并不难，我又被坑了。百度搜的东西不靠谱啊，以后这种问题一定要用英文在 Google 或者 Bing 上搜索，这样才能搜到原汁原味的答案。就当是一个教训吧。
搜索 fork sync，就可以看到 GitHub 自己的帮助文档 Syncing a fork 点进去看这篇的时候，注意到有一个 Tip: Before you can sync your fork with an upstream repository, you must configure a remote that points to the upstream repository in Git.
根据这两篇文章，问题迎刃而解！
代码校验工具 SublimeLinter 的安装与使用
序言
本文我将讲述一下 SublimeLinter 的安装过程。
其组件 jshint 的安装与使用。
其组件 csslint 的安装与使用。
我将基于 Sublime Text 3 来安装。
使用 Sublime Text 2 的用户阅读本文是没有帮助的。
SublimeLinter 是 Sublime 的插件，它的作用是检查代码语法是否有错误，并提示。习惯了 IDE 下写代码的人一定需要一款在 Sublime 上类似的语法检查工具。下面我们开始。
机器学习算法Top10
以下就是从参加评选的18种候选算法中，最终决选出来的十大经典算法，文章内容参考的是一篇英文paper，下面来看看十大经典算法的具体内容。
腾讯笔试题-字符串匹配
排序算法-归并排序
在实际应用当中，对于数据较大的输入，归并排序是比较快的一个算法。该算法采用的是分治法的思想。本文会详细介绍归并排序的思想，并在文章后面加以实现。
原理：将数据分开排序，然后进行合并，最后形成一个排好的序列。
