KMP字符串模式匹配详解 分类： 算法 2013-02-12 19:26 2380人阅读 评论(0) 收藏 举报 个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了，确实说得很“详 细”，耐心地把它看完肯定会有所收获的～～，另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊，在另外...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-06 10:25:32
阅读次数：
154
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全然不代表你将来的面试中会遇到此类问题，仅仅是由于我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对...
分类：
编程语言 时间：
2015-06-04 20:59:41
阅读次数：
267
STANFORD机器学习公开课第4-5讲算法，文章主要介绍简单的二分类算法：线性分类器、高斯判别分析、朴素贝叶斯。...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-04 13:56:03
阅读次数：
171
训练数据集中的每个样本用n维向量表示，第n维数据的值是0或者1，建立分类算法，对于新的给定样本，已知向量前n-1维数据，预测向量最后一维的值。1） 数据中关系到选择或者建立分类算法的2个最重要的属性是什么？为什么？2） 现在已知两个分类算法，第一个算法训练花费时间5h,预测每个样本时间为1.5ms,...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-04 13:20:21
阅读次数：
96
1.本次课程大纲
局部加权回归： 线性回归的变化版本
Probability interpretation：另一种可能的对于线性回归的解释
Logistic回归： 基于2的一个分类算法
感知器算法： 对于3的延伸，简要讲
牛顿方法（用来对logistic进行拟合的算法，这节课没讲）
2.过拟合与欠拟合的距离评估房子的价格，假设三种拟合算法：
（1）X1=size, 拟合出一条线性曲线；
（2）x...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-29 23:16:50
阅读次数：
333
SVM1.概述SVM全称Support_Vector_Machine,即支持向量机，是机器学习中的一种监督学习分类算法，一般用于二分类问题。对于线性可分的二分类问题，SVM可以直接求解，对于非线性可分问题，其也可以通过核函数将低维映射到高维空间从而转变为线性可分。对于多分类问题，SVM经过适当的转换，也能加以解决。相对于传统的分类算法如logistic回归，k近邻法，决策树，感知机，高斯判别分析法(...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-25 10:12:27
阅读次数：
183
有监督的kNN近邻算法：
（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
（2）按照距离递增次序排序
（3）选取与当前点距离最小的k个点
（4）确定前k个点所在类别的出现频率
（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
#数据样例
1 2:a
1 3:a
1 4:a
1 5:b
6 2:b
6 3:b
100 200:c
101 199:c
3...
分类：
编程语言 时间：
2015-05-24 21:58:04
阅读次数：
219
贝叶斯分类 贝叶斯分类原理 基于贝叶斯定理是在18世纪提出来的，经过近300年的发展贝叶斯相关理论已经发展的较为成熟，其中贝叶斯分类算法在邮件过滤领域中被广泛应用。 贝叶斯的分类的关键在与概率推论，在各种不确定的田间下，通过变量出现的在所属分类的概率，在一定的阀值下确定分类。分类器基于这样一个假设：...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-19 20:54:45
阅读次数：
186
1）决策树之ID3决策树算法是分类算法的一种，基础是ID3算法，C4.5、C5.0都是对ID3的改进。ID3算法的基本思想是，选择信息增益最大的属性作为当前的分类属性。看Tom M. Mitchell老师的《Machine Learing》第三章中的例子：我们先解释一下这张表，表中有14条实例数据，...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-14 16:01:34
阅读次数：
2584
4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-06 13:09:17
阅读次数：
106
