Apriori算法原理一：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的，如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。 Apriori算法原理二：如果某条规则并不满足最小可信度要求，那么该规则的所有子集也不会满足最小可信度要求。 注：若所有项集为树形结构，子集是上一层，超集是下一层。 ...
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2017-05-15 14:08:19
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14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分 ...
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2017-05-12 19:03:22
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1、分词工具是IKAnalyzer它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。2、UUID(UniversallyUniqueIdentifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。3、插入数据库错误：Datatruncation:Dat..
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2017-05-07 20:07:15
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在阅读了Q-learning 算法学习-1文章之后。 我分析了这个算法的本质。 算法本质个人分析。 1.算法的初始状态是随机的，所以每个初始状态都是随机的，所以每个初始状态出现的概率都一样的。如果训练的数量够多的 话，就每种路径都会走过。所以起始的Q(X,Y) 肯定是从目标的周围开始分散开来。也就是 ...
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2017-05-05 00:52:10
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一、常见的时间复杂度 常见时间复杂度的比较 二、算法分析 定义一个数组 此算法最好的情况时执行一次 而最坏的情况却要执行n次 注意：数据结构课程中，在没有特殊说明时，所分析算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度 三、算法的空间复杂度（space complexity） （1）、定义：S(n) = S( ...
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2017-05-03 22:01:10
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ISODATA迭代自组织数据分析算法。 上一篇K-mean算法实质上应属于监督学习的算法，而这次的ISODATA算法则属于非监督学习，在不确定聚类中心数目的情况下，只根据提前设置好的参数对样本点进行分类，可以结合人机交互的结构，在K-mean算法的基础上增加了合并核和分裂两个操作，相对来说更为灵活。 ...
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2017-04-30 01:00:47
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package ms100; /** * 一个台阶总共同拥有n 级，假设一次能够跳1 级。也能够跳2 级，求总共同拥有多少总跳法。并分析算法的时间复杂度 *注： 这道题近期常常出现。包含MicroStrategy 等比較重视算法的公司都曾先后选用过个这道题作为面试题或者笔试题。 首先我们考虑最简单的 ...
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2017-04-28 10:31:37
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本节开始进入机器学习和深度学习的基础理论系统学习阶段，博客内容为在学习过程中整理的笔记。 1. 机器学习 概念：多领域交叉学科，涉及概率论，统计学、逼近论，凸分析，算法及复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性 ...
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2017-04-10 11:23:26
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对象已死吗？ 1.引用计数算法（虚拟机并没有使用） 给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方应用它时，计数器值就加1；当引用失败时，计数器值就减1；任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。但是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。 2.可达性分析算法 通过一系列的称为“GC Roots”的对 ...
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2017-04-07 16:47:51
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转自 http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8013489 HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ） 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士 ...
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2017-04-04 21:58:01
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