kaggle_random_acts_of_pizza Kaggle竞争。 大事记 下载数据并弄清楚如何将其导入python / numpy对象，以便可以使用SKLearn处理它。 将获得的数据分为训练和开发数据，以运行自己的实验。 建立基准并提交给Kaggle进行验证。 对于提交，您可能应该在所有数据上训练模型。 向您的讲师发送指向排行榜的链接，该链接显示您的基线得分。 截止日期：7/14 简要概述我们已经完成的工作和计划​​要做的事情。 截止日期：7/28 尝试不同的型号和参数设置。 设计新功能。 使用特征选择技术。 检查错误并进行迭代。 看看我们可以在排行榜上取得多少进展。 在ipython笔记本中综合我们的工作。 我们希望让您的笔记本公开，并尽可能地帮助入门机器学习的人们。 我们对使我们学到的概念更清晰的实验和分析感兴趣，而不是我们在排行榜上的排名（尽管良好的表现会使人们

该工具使用随机森林和PAM对观察进行聚类并计算观察之间的差异。 它支持对新观测值的在线预测（无需重新训练）； 并支持同时包含连续（例如CPU负载）和分类（例如VM实例类型）功能的数据集。 特别是，我们使用随机森林算法的无监督公式来计算相似度，并将其作为聚类算法的输入。 为了提高效率并满足自主云的动态需求，我们的方法包括两个步骤：（i）离线聚类和（ii）在线预测。 RF + PAM可以：聚类观察（无监督学习）计算2个或更多观察之间的差异（两个观察的差异如何）

随机游走matlab代码KalmanFilter-RandomWalk-Matlab m 代码为随机游走模型实现卡尔曼滤波器。 卡尔曼滤波器使用随机初始化进行初始化。 所有参数都是可调的。

Intuitive Probability and Random Processes Using MatLab 随机信号分析 教科书英文版 作者STEVEN M. KAY 超清晰，非扫描正版 内容详细，思路清晰

加州大学伯克利分校，随机森林原创理论，由于数据的分类，不同于其他的机器学习模式，值得学习

August 29, 2013 Breiman and Cutler’s random forests for classification and regression Version 4.6-7

day003【Scanner类、Random类、ArrayList类】.pdf

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