http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4137131.html这篇论文建议先看了上面这一遍，两篇作者是一样的，方法也一样，这一片论文与上面的不同点在于，使用的数据集是目录数据，即数据不能数字化，例如：An example of categorical attribute is ...
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2014-12-02 13:30:48
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论文作者：Natthakan Iam-On, Tossapon Boongoen, Simon Garrett, and Chris Price 下次还是在汇报前先写了论文总结，不然有些点汇报时容易忘了说，以前看的论文看补不补上来吧，有时间再说。前言： 这篇论文是关于聚类集成的，成熟的聚类集成框.....
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2014-12-02 13:23:01
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组合方法(ensemble method) 与adaboost提升方法 现在业界使用非常广泛的算法，很好算法思想解决问题。...
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2014-11-20 23:44:21
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集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器。 我们以分类问...
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2014-10-18 22:12:54
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Même à une profondeur de 120 mètres à l'ensemble avec 46 diamants Top Wesselton plein coupées Pandora rabat toujours briller. pandora hearts est très ...
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2014-10-16 14:20:23
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初始的想法就是，结合不同的分类算法来给出综合的结果，会比较准确一些 称为ensemble methods or meta-algorithms，集成方法或元算法 集成方法有很多种，可以是不同算法之间的，也可以是同一个算法但不同参数设置之间的，也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的 总的来说，有...
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2014-08-28 12:58:39
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Boosting简单介绍分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法，统称为集成分类方法（Ensemble Method）。比較简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法，首先从从总体样本集合中抽样採取不同的训练集训练弱分类器，然后使用多个弱分类器进行voting，终于的结果...
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2014-08-24 10:16:42
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分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法，统称为集成分类方法（Ensemble Method）。比较简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法，首先从从整体样本集合中抽样采取不同的训练集训练弱分类器，然后使用多个弱分类器进行voting，最终的结果是分类器投票的优胜结果。这种简单的voting策略通常难以有很好的效果。直到后来的Boosting方法问世，组合弱分类器的威...
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2014-05-18 13:51:17
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接上文：《压缩感知中常用的待还原信号种类》，http://blog.csdn.net/zhyoulun/article/details/25600311
在压缩感知中，观测矩阵就是指y=Ax中的A。A是一个n*m的矩阵，矩阵中的每一个元素独立同分布于一个特定的分布。分布的种类如下：
1、USE。一致球集合，Uniform spherical ensemble，首先计算出一个n*m的矩阵，矩...
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2014-05-14 00:21:28
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