聚类是一种无监督的学习（无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例），它将相似的对象归到同一个簇中，它是观察式学习，而非示例式的学习，有点像全自动分类。说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法、期望最大化算法（Expectation Maximization，EM，参考“EM算法原理”）、谱聚类算法（参考机器学习算法复习-谱聚类）以及人工神经网络算法，本文阐述的是K-均值聚类算...
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2015-01-07 16:49:33
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冒泡排序是很easy理解和实现，，以从小到大排序举例：设数组长度为N。1．比較相邻的前后二个数据，假设前面数据大于后面的数据，就将二个数据交换。2．这样对数组的第0个数据到N-1个数据进行一次遍历后，最大的一个数据就“沉”到数组第N-1个位置。3．N=N-1，假设N不为0就反复前面二步，否则排序完毕...
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2015-01-05 14:45:26
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转载至：http://www.cnblogs.com/Kurodo/archive/2012/08/08/2628688.html对于矩形碰撞，很多人都知道。但面对多边形图形，大多数采用多矩形覆盖的方式。但是我不是很喜欢这种方式，我所采用的是利用一个经典算法：SAT 一种可以快速检测不规则的凸多边形...
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2015-01-04 16:54:12
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Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree），本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪枝；用于回归时则介绍了回归树和模型树的原理、适用场景和创建过程。个人认为，回归树和模型树可以被看做“群落分类...
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2014-12-30 13:40:48
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1.河内之塔..2.Algorithm Gossip: 费式数列.3. 巴斯卡三角形4.Algorithm Gossip: 三色棋5.Algorithm Gossip: 老鼠走迷官（一）6.Algorithm Gossip: 老鼠走迷官（二）7.Algorithm Gossip: 骑士走棋盘8.Al...
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2014-12-29 11:56:53
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求最大公约数和最小公倍数的经典算法--辗转相除法描述如下：若要求a，b两数的最大公约数和最小公倍数，令a为a、b中较大数，b为较小数，算法进一步流程：while（b不为0）{temp=a%b；a=b；b=temp}最后a即为两数的最大公约数，最大公倍数为： a*b/最大公约数c语言代码：01.int...
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2014-12-27 21:38:16
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回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归，常常指的也就是线性回归，因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用，通过Python实现。...
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2014-12-23 14:02:03
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KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的一种监督学习算法。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。使用KNN算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。K-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外,由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。k-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基...
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2014-12-16 21:04:43
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原文地址：经典算法大全 作者：liurhyme 经 典 算 法 大 全 老奔整理Email: ben0133@163.com 目录1.河内...
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2014-12-16 20:52:45
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