机器学习问题方法总结大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计...
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2014-08-03 23:05:56
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简单说两句：笔主利用这个七夕前后两天的寂寞时光，用JAVA磨了一个简单的图像相似度计算小程序，就在刚才终于纠结完毕，输出了1.0版本，小小的满足了一下可怜的虚荣心..→_→原理是使用最简单最基础的感知哈希算法，算法原理戳这里，绝对比笔主讲的要好：http://www.ruanyifeng.com/b...
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2014-08-03 22:56:26
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最长公共子序列的变形题目大意：给出两个基因序列，求这两个序列的最大相似度。题目中的表格给出了两两脱氧核苷酸的相似度。状态转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j]+Similarity(s1[i], '-'), dp[i][j-1]+Similarity(s2[...
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2014-07-30 20:33:04
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题意：2个人比赛，每场比赛有得分，每场每人派一支圣兽（ brute ，字典翻译为畜生，感觉这里不太符╮(╯▽╰)╭），有攻击力和血条。。。一堆规则。。。
合理安排，让1号人获得最大分数，并尽量不要改变原来出场顺序（1,2,3.。。n），并求出相似度（没改变的场数/n）
思路：显然建二分图，赢的话就连负边，输就是正边，x->y,，再跑 s->t费用流，按题意关键是如何在最大费用情况下，尽量流 i...
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2014-07-29 17:46:02
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算法简介：
K-Means算法是输入聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。并使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中
对象相似度较小。
算法假设：
均方误差是计算群组分散度的最佳参数。
算法输入：
聚类个数k；...
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2014-07-28 00:03:39
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——转 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。--....
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2014-07-23 15:24:26
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相似度计算的任务是根据两段输入文本的相似度返回从0到1之间的相似度值：完全不相似，则返回0,；完全相同，返回1.衡量两端文字距离的常用方法有：海明距离（Hamming distance），编辑距离，欧氏距离，文档向量的夹角余弦距离，最长公共字串。1. 余弦相似度把两篇文档看作是词的向量，如果x,y为...
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2014-07-22 22:53:35
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1、下载openCV2、导入openCV的framework3、导入：opencv2AccelerateAssetsLibraryAVFoundationCoreGraphicsCoreImageCoreMediaCoreVideoQuartzCoreUIKitFoundation4、修改配置 ac...
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2014-07-22 22:44:12
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最近一个星期被 actionsherlock 搞得很不爽（光去足疗店就去了三次——减压），本来觉得应该不太会难啊（Android 已经基本入门），毕竟编程（虽然我是搞 .NET 的，但 Java 跟 .NET 有 90% 的相似度，虽然没用 Java 做过项目，但也不至于对 Java 什么都不懂……...
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2014-07-19 16:08:37
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聚类：就是将一个对象的集合分成几个簇，每个簇之间的对象不相似，但是簇内对象相似。可以认为是“物以类聚”。从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。k-Means：k-Means算法的核心思想是把n个数据对象划分为k个类（这k各...
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2014-07-14 21:27:26
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