趁着中秋期间，终于能抽一些闲暇的时间（感谢我的太太），集中整理了一下邮件。有朋友邮件问到自己正在从事、或即将进入数据科学领域时，碰到的困惑。再回想，这几年也经常面试候选人，每当我以抱歉结束时，很多为候选人也问过很多类似的问题。那我在这篇博文里集中回答一下。

redis作为强大的Key-Value服务，如何和R进行结合，这里做一些简单的记录

redis安装

redis安装非常简单，几乎不用管什么依赖关系：

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wget http://download.redis.io/releases/redis-x.x.x.tar.gz
tar xzf redis-x.x.x.tar.gz
cd redis-x.x.x
make
make-test
sudo make install

官网上有足够的资料介绍。安装完毕后，生成redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat。

关联规则（association rules）是一种广泛使用的模式识别方法，比如在购物篮分析（Market basket Analysis），网络连接分析（Web link），基因分析。我们常常提到的购物篮分析，它的典型的应用场景就是要找出被一起购买的商品集合。

关联规则的可能的应用场景有：

• 优化货架商品摆放，或优化邮寄商品目录的内容
• 交叉销售和捆绑销售
• 异常识别等

后面不用读了：VS code 真香！

陆陆续续尝试使用 Emacs 已经该有7、8回了，每次都受不了它繁琐的 Ctrl 和 Meta 组合键，但最近不知道哪根筋出了问题，不但编辑器迅速的切换到了Emacs，甚至操作系统也从Win 7平滑到了Ubuntu。以下记录一些关于Emacs、markdown、Ubuntu、ssh乱七八糟的东东。

开源体系下，我的软件之路差不多是下面这样的：

R->LaTeX->imagemagic->Emacs->Ubuntu->github(git,svn)->markdown->pandoc->putty

当走到 putty 这一步，基本上也能称之为半个合格的码农了，囧。

Emacs 是非常好用的文本编辑器，是著名黑客 stallman 的作品，同vi并称为 linux 体系同两大神器。用它来编辑任意文本有大量的定制扩展，试用起来非常方便，而最近老板也在推行用 markdown 来记录技术文档，并且在内网构建了基于 markdown 的 git wiki 系统。刚好自己也一直在用md，比如现在的这个搭建在 github 上的静态页面博客。

矩阵分解技术是推荐系统常用的技术之一，它的变种出现在很多算法都有涉及。这里先不做展开，对于最基本的矩阵分解技术做一些原理和代码解释。

1. 矩阵分解的数学原理

首先约定一下符号，对于用户（users）的集合 \(U\)，以及商品的集合 \(D\)，用 \(R\) 来表示用户商品信息的共现（ \(U \times D\) ）矩阵。我们现在想找出 K 个潜在的特征，即：找到两个新矩阵P（ \(U \times K\) ），Q（ \(D \times K\) ），使得：

\[R = P \times Q^T = \hat{R}\]

这时，P包含了所有的用户（U）的相关信息（特征），而 Q 则包含了商品的相关信息（特征）。那如何找到这两个矩阵呢？