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支持向量机(SVM)(三)-- 最优间隔分类器(optimal margin classifier)
在之前为了寻找最有分类器,我们提出了如下优化问题: 在这里我们可以把约束条件改写成如下: 首先我们看下面的图示: 很显然我们可以看出实线是最大间隔超平面,假设×号的是正例,圆圈的是负例。在虚线上的点和在实线上面的两个一共这三个点称作支持向量。现在我们结合KKT条件分析下这个图。 我们从式子和式子可以看出如果那么, 这个也就说明时,w处于可行域的边界上,这时才是起作用的约束...
分类:其他好文   时间:2014-05-09 02:33:02    阅读次数:345
数据挖掘-1
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)OLAP是一种分析技术,具有汇总,合并和聚集功能,以及从不同的角度观察信息的能力。但,对于深层次的分析,如数据分类,聚类和数据随时间变化的特征,仍然需要其他 分析工具。尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”,但是并非所有的 都能进行真正的数据挖...
分类:其他好文   时间:2014-05-08 20:18:07    阅读次数:323
【数据挖掘】关联分析之Apriori
1.Apriori算法 如果一个事务中有X,则该事务中则很有可能有Y,写成关联规则 {X}→{Y} 将这种找出项目之间联系的方法叫做关联分析。关联分析中最有名的问题是购物蓝问题,在超市购物时,有一个奇特的现象——顾客在买完尿布之后通常会买啤酒,即{尿布}→{啤酒}。原来,妻子嘱咐丈夫回家的时候记得给孩子买尿布,丈夫买完尿布后通常会买自己喜欢的啤酒。 考虑到规则的合理性,...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 23:58:32    阅读次数:529
Big Data Analytics and Data Mining 第一天.
今天是上课的第一天。真心很感激导师能让我出来学习。今天突然觉得自己要好好学习英语。并不是上课的时候我看不懂裴教授的课件。而是觉得如果英语不好就很像乡巴佬那样,很难接触到高级的东西。 通过今天的听讲,我感觉对数据挖掘的理解更深刻些。 以前总觉得自己研究生的目标是要好好学习算法,好好学习相关的技术。.....
分类:其他好文   时间:2014-05-07 20:16:08    阅读次数:399
六、PYTHON 学习之装饰器使用
Python是一种强大的语言,即可浅尝辄止,也可深入挖掘。很适合做科学计算、数据挖掘等等。今天我将简单介绍一下Python的装饰器(Decorators)的用法 。 假设我们想要庆祝下生日,需要邀请一些朋友过来参加。但是你有个讨厌的朋友,叫Joe,必须不能让他来啊。可能首先你想到的是建一个list,然后迭代查找并移除所有的Joe童鞋。这当然是个好方法,但是这里为了介绍装饰器,我们会用@来完成...
分类:编程语言   时间:2014-05-06 23:19:53    阅读次数:371
为数据挖掘小组写的一个用于造数据的小程序
最近有个数据挖掘的项目,要求在文本里面写入随机字母并且要1000W个于是就写了个程序用来造数据并记录一下程序写的时候遇到的问题1 未考虑内存溢出的情况,大批量的把数据写入导致内存溢出以后需要谨慎对待目前完整版package test;import java.io.File;import java.i...
分类:其他好文   时间:2014-05-05 11:40:16    阅读次数:333
前三章
1、商业智能 商业智能的实现有三个层次:数据报表、多维数据分析和数据挖掘。 商业智能项目的实施步骤: 需求分析 数据仓库建模 数据抽取 建立商业智能分析报表 用户培训和数据模拟测试 系统改进和完善商业智能系统应具有的主要功能 数据仓库 数据ETL 数据统计输出(报表) 分析功能 商业智能的软件工具集...
分类:其他好文   时间:2014-05-03 22:16:23    阅读次数:284
机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)(一)
最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课,...
分类:其他好文   时间:2014-05-03 15:57:09    阅读次数:327
Hadoop web监控界面设置安全机制
Hadoop集群配置完成,web监控界面的50070和50030端口不需用户验证即可访问,对生产环境是不容许的,需要加上安全机制。实验环境:OS:Centos 6.5 x64, Soft:Hadoop 1.2.11、修改core-site.xml,增加如下内容,配置完成后拷贝到其他节点上。 hado...
分类:Web程序   时间:2014-05-02 12:17:15    阅读次数:1290
数据挖掘十大算法--Apriori算法
一、Apriori 算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k- 项集用于探索(k+1)- 项集。首先,找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2,而L2 用于找L2,如此下去,直到不能找到 ...
分类:其他好文   时间:2014-05-01 17:50:47    阅读次数:280
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