在样本数据集(xn,tn)中，tn不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价的问题。与线性回归类似，目标函数是正则平方误差函数：
在SVM回归算法中，目的是训练出超平面y=wTx+b，采用yn=wTxn+b作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所用样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中，支持向量的定义），采用??insensitive 误差函数–Vapnik,1...
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2016-04-12 11:13:09
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本文详细介绍了KNN分类算法的原理。
以及如何使用KD树实现KNN算法，包括KD树的构建与K近邻查找
最后给出了KD树的C#实现源码...
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2016-04-05 17:48:27
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K近邻（KNN）：分类算法 * KNN是non-parametric分类器（不做分布形式的假设，直接从数据估计概率密度），是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据（curse of dimension） * Machine Learning的Python库很多，比如 ...
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2016-04-05 14:06:43
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机器学习可分为监督学习和无监督学习。有监督学习就是有具体的分类信息，比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类；无监督学习就是不清楚最后的分类情况，也不会给目标值。 K-近邻算法属于一种监督学习分类算法，该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属 ...
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2016-04-05 00:30:06
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一、分类的数学定义：
从数学角度来说，分类问题可做如下定义：
已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）。
其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。
二、贝叶斯统计基础：
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2016-04-01 18:50:09
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朴素贝叶斯分类器的应用 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的 ...
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2016-03-31 16:44:42
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左图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方 ...
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2016-03-30 00:08:05
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本文来自网络，属于对各评价指标的总结，如果看完之后，还不是很理解，可以针对每个评价指标再单独搜索一些学习资料。加油~！ 对于分类算法，常用的评价指标有： （1）Precision （2）Recall （3）F-score （4）Accuracy （5）ROC （6）AUC ps：不建议翻译成中文，尤
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2016-03-04 10:19:20
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http://gemantic.iteye.com/blog/1701101 simHash 简介以及java实现 博客分类： 算法 simHash java 去重 传统的hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内
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2016-03-01 20:57:04
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作者：张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以
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2016-02-24 20:51:43
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