字符串：KMP Eentend-Kmp 自动机 trie图 trie树 后缀树 后缀数组 2009-09-25 00:00:40| 分类： 算法与acm|举报|字号 订阅 字符串：KMP Eentend-Kmp 自动机 trie图 trie树 后缀树 后缀数组 2009-09-25 00:00:40 ...
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2016-08-19 12:39:25
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1、抽取全部图像的surf特征（每个图像的特征行不固定，但是列是固定的70） 2、将图像分为两组，一组训练，一组测试 3、将训练图像全部合并为一个大矩阵，并将矩阵聚簇为30个特征。 4、将每一个图像代入聚簇函数，推测每一个图像属于若干个分组（若不够30个分组，后面补1） 5、每个图像就表示为30个特 ...
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2016-08-12 01:17:06
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C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法，用途十分广泛，如垃圾邮件处理等。而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题，用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘 ...
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2016-08-08 00:56:04
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持续学习完善中~ 分类模型的构造方法有：决策树，关联规则，贝叶斯，神经网络，规则学习，k－临近法，遗传算法，粗糙集以及模糊逻辑技术。 朴素贝叶斯 利用概率统计知识进行分类的算法 最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci) 前提是各属性之间互相独立 逻辑回归 决策树SV ...
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2016-07-25 13:02:13
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写入速度 > 读取速度 存储树状结构（上）─领接表方式 写入速度 < 读取速度 1、存储树状结构（下）─预排序遍历树方式 2、预排序遍历树算法(非递归无限极分类算法)学习笔记 ...
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2016-07-23 18:23:27
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两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相 ...
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2016-07-15 23:58:50
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮 ...
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编程语言 时间：
2016-07-13 15:21:06
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275
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一 ...
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编程语言 时间：
2016-06-28 14:30:58
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Support vector machines 支持向量机，简称SVM 分类算法的目的是学会一个分类函数或者分类模型（分类器），能够把数据库中的数据项映射给定类别中的某一个，从而可以预测未知类别。 SVM是一种监督式学习的方法。 支持向量：支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点 机：就是 ...
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2016-06-27 16:56:00
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