朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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这是一个判别式汉语句法分析器的Java实现，基于最大熵模型和最大生成树模型，实现了中文依存句法的自动分析，在封闭测试集（取自训练集）上取得了99.20%的准确率（UA），分析速度达到570.7句/秒。判别式的分析方法该方法采用条件概率模型，将所有依存关系概率的累积作为目标函数的score，取scor...
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2014-11-26 20:37:23
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DOM树模型document |-html |-head |-.... |-body |-.....要解析页面的前提是要拿到一个对象，然后利用树之间前后的关系进行对象的遍历和操作。在DHTML的帮助文档当中每个对象有属性、行为、集合、事件、滤镜、方法、对象、样式等描...
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2014-11-17 01:40:08
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深入学习js节点
DOM 模型(model)
HTML 文档中的所有节点组成了一个文档树模型，
HTML 文档中的每个元素、属性、文本等都代表着树中
的一个节点。这些节点相互联系，相互影响，构成一个
完整的页面，我们称之为模型。
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
? 整个文档是一个文档节点
? 每个 H...
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2014-10-29 17:08:46
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DOM：文档对象模型 --树模型文档：标签文档，对象：文档中每个元素对象，模型：抽象化的东西一：window：属性（值或者子对象）：opener:打开当前窗口的源窗口，如果当前窗口是首次启动浏览器打开的，则opener是null，可以利用这个属性来关闭源窗口。方法（函数）：事件（事先设置好的程序，被...
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2014-09-23 00:52:33
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本章节主要证明对包含n个元素的输入序列来说，任何比较排序在最坏情况下都要经过omega(nlgn)次比较。从而证明归并排序和堆排序是渐近最优的。同时，介绍了三种线性时间复杂度的排序算法：计数排序、基数排序和桶排序。1. 排序算法的下界在确定排序算法的下界时，借助决策树模型。决策树模型是一棵完全二叉树...
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2014-08-29 18:01:18
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给出n(1#include #include #include #include const int N = 20010;using namespace std;struct node{ int flag; node *next[26];};int n,m,ans = 0;struct node *...
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2014-08-01 22:51:52
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地形元素
一般情况下，为了使游戏更具有美观性，会在游戏地形上放置很多的元素，这些元素是与地形分开的。主要包括：树木，草地，自定义网格模型。
树元素
首先导入系统提供的树木标准资源包，在project视图中，点击鼠标右键，然后从菜单中选择import-----tree creator。接着在地形菜单里点击第五个按钮，添加树模型。然后点击edit trees按钮，将弹出如下列表：...
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2014-07-08 18:24:33
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一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集（数据集）其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是，0表示否。决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型（决策树模型）先是....
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2014-06-27 14:29:54
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bagging 是bootstrap aggregating的缩写，是第一批用于多分类集成算法。
bagging算法如下：
循环K次，每次都从样本集D中有放回地抽取样本集Di，这样总共得到k个样本集，用这K个样本集进行决策树生成，获得K个决策树模型，再将要检测的数据用这K个决策树模型进行多数表决，获得票数多的结论。
这种思想跟现代民主投票制度如出一辙，一个人再厉害，判断力也是有限的，但是...
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2014-06-15 19:28:13
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