Weka算法Classifier-trees-REPTree源码分析（一）...
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2014-09-21 20:41:51
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源代码下载：NaviveBayesClassify.rarPreface文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类...
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2014-09-18 22:02:34
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二类分类器svm 的loss function 是 hinge loss：L(y)=max(0,1-t*y),t=+1 or -1,是标签属性. 对线性svm，y=w*x+b，其中w为权重，b为偏置项，在实际优化中，w,b是待优化的未知，通过优化损失函数，使得loss function最小，得到优化...
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2014-09-15 14:08:08
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Weka算法Classifier-meta-Bagging源码分析...
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2014-09-14 20:49:17
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1、概率密度函数
在分类器设计过程中（尤其是贝叶斯分类器），需要在类的先验概率和类条件概率密度均已知的情况下，按照一定的决策规则确定判别函数和决策面。但是，在实际应用中，类条件概率密度通常是未知的。那么，当先验概率和类条件概率密度都未知或者其中之一未知的情况下，该如何来进行类别判断呢？其实，只要我们能收集到一定数量的样本，根据统计学的知识，可以从样本集来推断总体概率分布。这种估计方法，通常称之为...
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2014-09-10 14:13:20
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Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（四）总结...
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2014-09-09 13:20:08
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ModelSelection主要是用于选择合适的列对数据集进行分割，结合上一篇J48的主流程，发现用到的ModelSelection有 C45ModelSelection以及BinC45ModelSelection，先来分析C45ModelSelection。
一、C45ModelSelection
首先作为一个ModelSelection接口，实现的主要方法有两个，分别是select...
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2014-09-07 22:32:55
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Weka算法Classifier-tree-J48源码分析（二）ClassifierTree...
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2014-09-07 16:02:25
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在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别...
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2014-09-04 18:34:39
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邻近算法 KNN算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithm是K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种该算法的基本思路是：在给定新文本后，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近（最相似）的 K 篇文....
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2014-09-02 10:13:54
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