应用举例： 主成分分析PCA 推荐系统 测度论 随机变量X的特征函数 凸优化问题 优化问题的目标函数及限制条件均为凸函数。 局部最优问题等价于全局最优。 凸优化问题求解工具（cvx等）。 凸集合 集合中两点的连线均在集合内 凸函数（与高数中的凸函数相反） 常见的： 凸组合 凸闭包 凸集合保凸运算 任 ...
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2018-02-19 10:28:02
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package ${enclosing_package}; import java.io.IOException; import java.util.ResourceBundle; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet... ...
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2018-02-14 19:42:43
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这个玩意和改进约会网站的那个差不多，它是提前把所有数字转换成了32*32像素大小的黑白图，然后转换成字符图（用0,1表示），将所有1024个像素点用一维矩阵保存下来，这样就可以通过knn计算欧几里得距离来得到最接近的答案。 ...
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2018-02-14 00:17:06
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一 、决策树概述 前面我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系列规则，在这些机器 ...
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2018-02-12 13:57:28
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一 、朴素贝叶斯算法概述 前面我们讲过KNN分类算法和决策树分类算法，两者最终都是预测出实例的确定的分类结果，但是，有时候分类器会产生错误结果；本章要学的朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯对一个测试样本分类时，通过比较p(y=0|x)和p(y=1|x ...
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2018-02-12 13:46:49
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Python实现Knn算法 关键词：KNN、K-近邻(KNN)算法、欧氏距离、曼哈顿距离 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：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于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法 ...
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2018-02-11 18:05:01
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很多在测试时候都可以使用 第一部分： A：Adblock Plus for Google Chrome?https://chrome.google.com/webstore/detail/cfhdojbkjhnklbpkdaibdccddilifddb从firefox时代就已经是神级扩展，可以屏蔽网 ...
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2018-02-07 19:56:09
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1.C4.5算法 2. k 均值聚类算法 3.支持向量机 4. Apriori 关联算法 5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization 6、PageRank 算法 7、AdaBoost 迭代算法 8、kNN 算法 9、朴素贝叶斯算法 10、CART 分类算法。 1.C4. ...
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2018-02-05 10:40:41
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前提:必须先安装好MySQL以及Apache 1.准备好源码包并配置好yum源,需要的源码包包括: libmcrypt-2.5.8-9.el6.x86_64.rpm libmcrypt-devel-2.5.8-9.el6.x86_64.rpm mhash-0.9.9.9-3.el6.x86_64.r ...
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2018-02-04 16:39:32
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ng机器学习视频笔记（十二） ——PCA实现样本特征降维 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 所谓降维（dimensionality reduction），即降低样本的特征的数量，例如样本有10个特征值，要降维成5个特征值，即通过一些方法，把样本的10个特征值映射换算成5个特征值。 因 ...
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2018-02-04 12:50:49
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