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搜索关键字:机器学习 shark boost    ( 11460个结果
Hadoop专业解决方案-第3章:MapReduce处理数据
Hadoop的核心处理模块是MapReduce,也是当前最流行的大数据处理架构之一。它能够将Hadoop数据存储无缝的融入到数据处理当中,使得它在操作上足够简单,功能上足够强大。MapReduce已经解决很多实际问题(从日志分析,到数据排序,到文本操作,到基于模式的搜索,到图像处理,到机器学习等等)...
分类:其他好文   时间:2014-05-27 00:14:28    阅读次数:449
c++ boost 汉字和模式串混用的例子
*===============================================================* Copyright (C) 2013 All rights reserved.* * 文件名称:StringProcess.cpp* 创 建 者:* ...
分类:编程语言   时间:2014-05-26 23:50:13    阅读次数:690
ML简史
在科学技术刚刚萌芽的时候,科学家Blaise Pascal和Von Leibniz就想到了有朝一日能够实现人工智能。即让机器拥有像人一样的智能。 机器学习是AI中一条重要的发展线,在工业界和学术界都异常火爆。企业、大学都在投入大量的资源来做机器学习方面的研究。最近,机器学习在很多任务上都有了重大的进步,达到或者超越了人类的水平(例如,交通标志的识别[1],ML达到了98.98%,已超越了人类)。...
分类:其他好文   时间:2014-05-23 02:10:44    阅读次数:635
人类行为真的可预测么?
随着大数据时代的到来,我们越来越多的使用电子产品,使我们的活动信息被越来越多的收集起来。我们知道,机器学习的一大目标就是利用历史数据去预测未来,那么,我们的行为会不会被预测呢?...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 22:43:12    阅读次数:557
大数据的三个入口
大数据的热门使得很多人都想往这个方向发展,做一些像数据挖掘,数据分析之类的工作。但是该从何开始呢?要怎样才能快速学到一些有用的知识,技能呢?我觉得有三个切入点,依照个人特点可以自行选择顺序切入。...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 10:33:54    阅读次数:232
以boost::function和boost:bind取代虚函数
转自:http://blog.csdn.net/Solstice/archive/2008/10/13/3066268.aspx这是一篇比较情绪化的blog,中心思想是“继承就像一条贼船,上去就下不来了”,而借助boost::function和boost::bind,大多数情况下,你都不用上贼船。b...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 02:12:42    阅读次数:287
语音交互技术——语音基础
语音技术是研究用数字信号处理技术和机器学习方法对语音信号进行处理的一门学科。语音技术的目的: 得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。 语音编码:在保持可以接受的失真的情况下,采用尽可能少的比特数表示语音。脉冲编码调制(PC...
分类:其他好文   时间:2014-05-21 21:53:13    阅读次数:320
搜集C++实现的线程池
现在很多语言都内置了线程池实现,但C++中却没有。本文列举一些C++实现的线程池工具。Boost.Threadpool 项目首页:http://threadpool.sourceforge.net Boost.Threadpool是一个基于Boost、跨平台的C++线程池库。Boost.Th...
分类:编程语言   时间:2014-05-21 18:54:30    阅读次数:363
机器学习实战-决策树(ID3)
//====================================================决策树的构造:构造决策树时,需要解决的第一个问题是,当前数据集上那个特征在划分数据是起决定性作用。为了找到决定性特征,我们必须使用某种度量来评估每个特征。完成评估之后,找到决定性特征,使用该特...
分类:其他好文   时间:2014-05-21 18:05:53    阅读次数:343
Python机器学习实战<三>:k-邻近算法
k邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点:精度高、对异常值不敏感、没有数据输入假定;缺点:计算复杂度高、空间复杂度高(占内存);使用数据范围:数值型和标称型。 k-邻近算法的工作原理是:存在一个训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道每个数据都对应的哪个分类。输入一个没有标签的新数据,将新数据的每个特征和样本集中的所有数据进行笔记哦啊,提取出样本集中特征最相似(邻近)的分类...
分类:编程语言   时间:2014-05-20 16:54:05    阅读次数:534
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