来自OpenCV2.3.1 sample/c/mushroom.cpp 1.首先读入agaricus-lepiota.data的训练样本。 样本中第一项是e或p代表有毒或无毒的标志位；其他是特征，可以把每个样本看做一个特征向量； cvSeqPush( seq, el_ptr );读入序列seq中，每 ...
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2016-04-17 20:39:51
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转载地址：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树... ...
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2016-04-09 23:43:40
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这两天在看指针，不过，每天上班都有很大的怨气。 我该不该辞职去参加培训，然后去考研呢？这样的选择是不是对父母不公平？我太自私了，23岁却不想挣钱，却整天想着 那些不可能的成功，我一定能考上研究生吗？我一定能通过编程实现自己的价值吗？ 但是想想 自己每天花2个小时学习编程，周末在花6个小时，我可能永远 ...
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2016-04-08 06:31:35
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Decision Tree 及实现 Decision Tree 及实现 标签： 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报 标签： 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报 ...
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2016-04-05 13:51:54
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、决策树（Decision Tree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分类的时候，是让所有的弱分类器同时发挥... ...
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2016-04-04 20:56:34
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逻辑回归、决策树和支持向量机 2015-12-03 CSDN大数据 CSDN大数据 分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（ ...
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2016-04-04 16:34:46
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第5章 决策树
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决...
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2016-03-30 13:13:19
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动态规划概述 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
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2016-03-18 01:37:44
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jbpmtimer实现自动提醒审批功能jbpm采用<timer>标签进行定时管理。timer可以被用于decision、fork&join、task等各种元素，可以设置开始时间duedate和频率repeat，定时器动作可以是所支持的任何动作元素，如action或script，甚至会运行自行设置的其他动作。定时器通过..
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2016-03-15 00:45:53
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http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classsify_decision_tree.html 决策树是一种基本的分类和回归方法。优点是具有可读性，分类速度快，学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化得原则建立决策树模型。 缺点是容易过拟合，对训练数据的分类能力
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2016-03-08 21:16:13
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