The most difficult thing is the decision to act. And the rest is merely tenacity. 最困难的是下定决心去做，剩下的只是坚持而已。 ...
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2016-12-27 14:19:58
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This article has nothing to do with the decision whether or not to abandon support for oldIE. You and you alone must take that decision based on the s ...
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2016-12-23 10:04:29
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算法路还很长，已经在路上了，决策树算法参考http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html ...
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2016-11-27 19:51:17
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一、CART分类与回归树 资料转载： http://dataunion.org/5771.html 资料转载： http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于T ...
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2016-11-27 07:02:24
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动态规划 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著 ...
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2016-11-13 19:22:59
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0. 机器学习中分类和预测算法的评估： 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 1. 什么是决策树/判定树（decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点 ...
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2016-10-22 20:42:15
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英文原文：Non-functional Requirements in Architectural Decision Making 本文由《IEEE Software》杂志首发，现在由InfoQ和IEEE Computer Society联合向您呈现。 在软件工程中，非功能性需求（nonfuncti ...
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2016-10-21 10:57:45
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gbdt（又称Gradient Boosted Decision Tree/Grdient Boosted Regression Tree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。 xgboost是陈天奇大牛新开发的Boostin ...
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2016-10-10 20:42:34
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AdaBoost D Tree有了新的权重的概念。 现在的优化目标，如何进行优化呢？ 不更改算法的部门，而想办法在输入的数据方面做修改。 权重的意义就是被重复取到的数据的次数。这样的话，根据权重的比例进行重复的抽样。最后的结果也和之前一样能够表达权重的意义在里面了。 在一个fully grown t ...
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2016-10-08 19:17:20
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随机森林是将bagging和decision tree结合在一起的算法。 random forest同样也继承了两个算法的优点，但是同时也解决了过拟合的缺点。 通过降维的方式来提高运算的速度。 每一个低维度的空间都可以看成是原feature的一个线性组合，由高维度向低维度的转换的过程是随机的，这样又 ...
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2016-10-08 16:11:36
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