**：
加速貝葉斯網路：accelerating bayesian networkparameter learning.pdf
概率論與信念傳播：axioms for probability and belief-function propagation.pdf
貝葉斯網路在知識發現中的應用：bayesian_networks_for_knowledge_discovery.pdf
基於期望最大化的貝葉斯網路引數學習：mapreduce for bayesian network parameter learning using the em algorithm.pdf
貝葉斯網路評分準則：mdl-貝葉斯網路評分準則對mmhc演算法學習效果的影響 .pdf
概率圖模型的原理與技術：probabilistic graphical models principles and techniques.pdf
信度傳播與本地計算：propagating belief functions with local computations.
使用matlab來實現貝葉斯網路的：如何使用貝葉斯網路工具箱.pdf
書籍：《hadoop權威指南》 清華大學出版社周敏奇 王曉玲 金澈清 錢衛寧
《資料探勘概念與技術》 機械工業出版社 data mining concepts and techniques second edition
《模式識別——原理方法及應用》 清華大學出版社 j.p.marques de sa 著 吳逸飛 譯
《資料探勘導論》 人民郵電出版社 pang-ning tan michael steinbach vipin kumar 著 范明 范巨集建 譯
hadoop：
hadoop權威指南++中文版.pdf
hadoop實戰中文版.pdf
hadoop源**分析(完整版).doc
擴充套件：基於mapreduce的海量資料探勘技術研究:
[期刊]基於mapreduce的海量資料探勘技術研究: 見同一目錄
mapreduce simplified data processing on large clus:
谷歌三大核心技術（一）google file system中文版 :
谷歌三大核心技術（二）google mapreduce中文版 : csdn上面的為：
谷歌三大核心技術（三）google_bigtable中文版:
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貝葉斯 01 初識貝葉斯
分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 分割線 最先知道貝葉斯公式還是四年前的概率論和數理統計課上，時間也很久了，具體內容早已經忘記，不過畢竟曾經學過，重新看過還是得心應手的。大概用兩三篇的內容來介紹一下貝葉斯，以及機器學習中很重要的一部分 樸...
貝葉斯 02 理解貝葉斯
首先簡略回顧一下，全概率和貝葉斯。其實這兩者是密不可分的，互相之間是乙個順序問題，全概率反過去就是貝葉斯，這類問題只需要區分清楚是知道原因求結果，還是知道結果尋原因就可以了。全概率公式是計算由諸多原因而導致的某件複雜事情發生的概率，而貝葉斯就是在這件複雜的事情已經發生的前提下，去尋找諸多原因中，某一...
基於貝葉斯的人臉驗證
1.貝葉斯分類的基礎 貝葉斯定理 這個定理解決了現實生活裡經常遇到的問題 已知某條件概率，如何得到兩個事件交換後的概率，也就是在已知p a b 的情況下如何求得p b a 這裡先解釋什麼是條件概率 p a b 表示事件b已經發生的前提下，事件a發生的概率，叫做事件b發生下事件a的條件概率。其基本求解...