http://blog.csdn.net/insistgogo/article/details/8579597背包问题九讲笔记_01背包分类：算法导论2013-02-13 09:171752人阅读评论(4)收藏举报摘自Tianyi Cui童鞋的《背包问题九讲》，稍作修改，方便理解。01背包问题描述已...
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2014-07-21 00:28:01
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原理
在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。
x的集合记为X，...
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2014-07-08 13:55:28
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即推断未知事物属于哪一类，推断思想是，基于欧几里得定理，推断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K近期邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比較成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之中的一个。该方法的思路是...
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2014-07-07 15:33:04
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问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。
（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低
（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息...
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2014-06-29 23:01:55
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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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(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法，思路比較简单，并且准确率较高。国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Da...
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编程语言 时间：
2014-06-26 22:33:33
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-25 13:13:16
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-17 13:17:44
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本文介绍了朴素贝叶斯分类方法，还以文本分类为例，给出了一个具体应用的例子。
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2014-06-07 23:31:16
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-Nearest
Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果...
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2014-06-04 16:22:30
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