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    2019-08-19 17:56:03
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    2017-10-17 21:23:48
    阅读量:1537
    评论:2
  • \quad\quad贝叶斯决策论是在所有相关概率都已知的理想情形下,基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。\quad\quad假设有N中可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN}y=\{c_{1},c_{2},...,c_{N}\},λij\lambda_{ij}是将一个真实标记为cjc_{j}的样本误分类为cic_{i}的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率p(ci|x)p
    2017-10-17 20:28:49
    阅读量:1277
    评论:2
  • KNN是属于监督学习的分类算法。晚上闲着无聊,就写了这个。packagealgorithm.machine;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOE
    2016-09-29 23:37:33
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    评论:0
  • 先说点废话在之前的项目中使用了深度学习算法,但是没有取得比较好的效果。这个也不只是算法的原因,跟他们的数据也有一定的关系。然后就开始考虑要不要使用一些其他比较简单的机器学习算法来尝试一下。打算把一些常用的机器学习算法写一个系列来跟大家分享交流,今天主要讨论的就是线性回归算法。ps:最近刚刚从组长那里知道csdn可以直接写数学公式,哈哈哈,再也不用去word里敲公式再截图了。废话不多说,上干货!...
    2018-08-22 15:42:06
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  • PCA算法一、算法概述主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000维,这给后面分类器的处理将带来极
    2018-02-07 11:45:38
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    2018-01-26 20:36:31
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    2018-12-18 08:48:55
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    2019-01-15 10:47:45
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  • packagelogistc;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;importjava.util.ArrayList;publicclassMian{ public
    2017-11-09 19:46:49
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  • publicstaticvoidmain(String[]args){doublestep=0.01,x=-10;doubleprecision=0.01,iter=0;doubley=Math.pow(x-10,2);//doubley_diff,x_diff;...
    2018-06-15 11:22:17
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