首先介绍如何导入百度地图步骤(其实官方文档写的很清楚了)http://developer.baidu.com/map/index.php?title=androidsdk/guide/introduction1.注册开发者账号2.注册你的应用,登陆控制台,然后输入数字签名和包名,得到开发Id3. 下载android sdk进行配置,我用的是Android studio,配置步骤是,在app底下的li...
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移动开发 时间：
2015-08-26 20:13:18
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这个系列是为了应对找工作面试时面试官问的算法问题，所以只是也谢算法的简要介绍，后期会陆续补充关于此
算法的常见面问题！
决策树是一种依托于策略抉择而建立起来的树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知，预测和分类未来。
决策树的建立是不断的使用数据的特征将数据分类的过程，主要的问题在于如何选择划分的特征；
常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART等；其中ID3使用的是信息熵增益...
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编程语言 时间：
2015-08-25 19:42:19
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IIS6 下IIS7 下1 找到日志文件的路径2 找到站点ID3 打开日志文件路径，找到站点ID 对应的日志文件夹。文件夹的最后一位数字，就对应着站点ID。
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其他好文 时间：
2015-08-20 14:57:54
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create proc R_ProductUse_M(@id1 int,@id2 int,@id3 int)asbegin---临时表1select a.id1,b.id2,c.id3 into #linshi_1from table_a as a,table_b as b,table_c as c...
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数据库 时间：
2015-08-20 10:17:44
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谈完数据结构中的树（详情见参照之前博文《数据结构中各种树》），我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT。本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍，重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”，机器学习中的“屠.....
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2015-08-16 18:06:31
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一、简介
决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测
二、基本思想...
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编程语言 时间：
2015-08-15 10:27:09
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CART连续属性参考C4.5的离散化过程，区别在于CART算法中要以GiniGain最小作为分界点选取标准。是否需要修正？处理过程为：先把连续属性转换为离散属性再进行处理。虽然本质上属性的取值是连续的，但对于有限的采样数据它是离散的，如果有N条样本，那么我们有N-1种离散化的方法：vj的分到右子树。...
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2015-08-09 20:14:26
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c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3 。c4.5对ID3算法做了相对的改进。如下 1 采用信息增益率代替信息增益。因为使用信息增益时会偏向选取取值更多的属性。 2 在树的构造过程中进行剪枝 3 能够完成对连续属性的离散化处理 4 对不完整数据进行处理c...
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编程语言 时间：
2015-08-08 11:56:25
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该节主要是把《机器学习实战》书上第三章关于决策树的相关代码照样子实现了一遍。对其中一些内容作了些补充，对比ID3与C45区别，同时下载了一个大样本集实验决策树的准确率。首先，对于决策树的原理，很多很好的博客值得一看：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM决策树算法总结这两个已经详解了关于决策树的所有，慢慢品读吧。下面是书上外加添加的部分程序，首先是tree.py里面的程序：import ope...
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编程语言 时间：
2015-07-31 22:01:49
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一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。二、The k-...
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编程语言 时间：
2015-07-26 20:31:24
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