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MiningAlgorithms

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Mac做java开发(九):Mybatis基于注解开发多对多表格操作
同样,对应的项目源码仓库地在:https://github.com/Jesselinux/Java_Web
用户5473628
2019-09-20
4370
Mac做java开发(八):Mybatis基于XML配置开发之延迟加载与缓存
Mybatis框架的开发模式有两种:1,基于XML文件配置的方式;2,基于注解方式的项目开发。一个项目的开发通常不会混合使用两种方式的。
用户5473628
2019-09-20
4280
机器学习26:概率图模型概述
概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),简称图模型(Graphical Model,GM),是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型,从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量之间的概率关系,即“变量关系图”。
用户5473628
2019-08-08
1.1K0
机器学习13:多分类学习
有些情况下,二分类学习方法可以推广到多分类问题中;但是多数情况下需要基于一定的策略,利用二分类学习器解决多分类问题。
用户5473628
2019-08-08
4.9K0
机器学习12:偏差-方差分解与bagging减少方差,boosting减少偏差
1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成;
用户5473628
2019-08-08
5K0
机器学习14:模型评估与性能提升
6.2,验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score
用户5473628
2019-08-08
9780
机器学习6:集成学习--boosting(AdaBoost)与GBDT
GBDT相关知识模块:前向分布算法,负梯度拟合,损失函数,回归,二分类,多分类,正则化。
用户5473628
2019-08-08
1.9K0
机器学习15:线性回归模型
4.1,波士顿房价预测:线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc Net算法(L1和L2正则);
用户5473628
2019-08-08
6840
机器学习7:集成学习--XGBoost
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了(文末附网盘链接)。
用户5473628
2019-08-08
1.3K0
机器学习25:概率图--条件随机场(CRF)
条件随机场与马尔科夫随机场均使用团上的势函数定义概率,两者在形式上没有显著区别;但条件随机场处理的是条件概率,而马尔可夫随机场处理的是联合概率,这是两者的本质差异。
用户5473628
2019-08-08
9470
机器学习24:概率图--马尔可夫随机场(MRF)
马尔可夫随机场是典型的马尔可夫网,图中每个结点表示一个或一组变量,结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。
用户5473628
2019-08-08
5.3K0
机器学习23:概率图--隐马尔可夫模型(HMM)
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。
用户5473628
2019-08-08
1.6K0
机器学习22:概率图--EM算法与GMM(高斯混合模型)
EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法,是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。
用户5473628
2019-08-08
1.8K0
机器学习20:聚类(k-means模型、高斯混合聚类模型)
在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。
用户5473628
2019-08-08
2K0
机器学习19:k近邻(kNN)模型
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法,工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本,然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常,在分类任务中使用投票法,即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可以使用平均法,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果;还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票,距离越远的样本权重越大。
用户5473628
2019-08-08
1.3K0
Data Structures and Algorithms Basics(018):总结
上面是该系列(数据结构与算法基础)的目录结构,包含了常见的数据结构和算法,下面介绍三大算法(分治算法,动态规划,贪心算法)的核心思想及使用场景。
用户5473628
2019-08-08
3690
机器学习11:机器学习算法目录(前)
1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成;
用户5473628
2019-08-08
7020
Python3刷题系列(十)
动态规划,回溯法,广度优先搜索(DFS) 目录: 1,Leetcode-416 2,Leetcode-17 3,Leetcode-64 4,Leetcode-70 5,Leetcode-279 6,Leetcode-695 7,Leetcode-343 8,Leetcode-583 9,Leetcode-303 10,Leetcode-300 11,Leetcode-309 1,Leetcode-416: # leetcode-416:动态规划, beats 56.04% class Solution:
用户5473628
2019-08-08
2930
Python3刷题系列(九)
二叉搜索树中序遍历,前缀树,二分图,二叉树前序遍历,并查集,拓扑排序 目录: 1,Leetcode-230 2,Leetcode-208 3,Leetcode-785 4,Leetcode-144 5,Leetcode-513 6,Leetcode-684 7,Leetcode-207 8,Leetcode-110 1,Leetcode-230: # leetcode-230:二叉搜索树,中序遍历,beats 56.14% # Definition for a binary tree node. #
用户5473628
2019-08-08
3430
Data Structures and Algorithms Basics(014):Sliding Window
Sliding Window 目录: 1,删除重复元素 2,删除后,重复值不超过两个 3,删除元素 4,最大均值子数组 5,最长连续递增子序列 6,最短子数组之和 7,实现strStr()函数 8,子数组乘积小于K 9,不含重复字符的最长子串 10,查找重组子串 11,最小窗口子串 12,最多有K个不同字符的最长子串 13,滑动窗口最大值 # 1,删除重复元素: def removeDuplicates(alist): if not alist: return 0 tail
用户5473628
2019-08-08
3450
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