们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

统计学习。 它利用scikit-learn Python工具箱来处理多变量统计信息，包括预测建模，分类，解码或连接分析。 Commits: 5254, Contributors: 46, Github

jASEN是一个用纯java实现的反垃圾(Anti Spam)引擎,它把类似贝叶斯(bayesian)算法的扫描规则与智能邮件检查和分类相结合。jASEN最适合于那些希望把反垃圾服务集成到现有email应用程序中的开发者。

习框架，使用Python开发。 Matlab 1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。 2. DeepLearnToolBox

Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y， 只有特征 x，比如假

示这个问题。回忆第5章中errorD(h)定义为D中被h误分类的样例所占比例。可定义h关于领域理论B的错误率errorB(h)为，h与B在分类一个随机抽取实例时不一致的概率。接下来就可尝试用这些错误率

MLlib在淘宝的应用和改进淘宝技术部 数据挖掘与计算——高性能计算 洪奇 明风 2. MLlib在淘宝分类&回归朴素贝叶斯决策树线性模型协同过滤ALS聚类KMeans关联规则FPGrowth降维优化特征提取L-B

19 1.4.3 分类和预测 19 1.4.4 聚类分析 20 1.4.5 局外者分析 20 1.4.6 演变分析 21 1.5 所有模式都是有趣的吗？ 21 1.6 数据挖掘系统的分类 22 1.7 数据挖掘的主要问题

JSTalk : Spike : Rails Log工具 BayesianKit : Cocoa实现的贝叶斯分类器 Objective-J Port ParseKit的Objective-J的移植 HTTP Client

，本文作为第一篇，将会简要介绍推荐系统算法的主要种类。其中包括算法的简要描述、典型的输入、不同的细分类型以及其优点和缺点。在第二和第三篇中，我们将会详细介绍这些算法的区别，让你能够深入理解他们的工作原理。

论与相关算法。 我们可以看到，机器学习分为四大块，分别是 classification (分类)， clustering (聚类), regression (回归), dimensionality

道《 为机器赋予记忆：DeepMind 重磅研究提出弹性权重巩固算法 》。近日，加利福尼亚大学戴维斯分校计算机科学工程和统计学的毕业生 Rylan Schaeffer 在其博客上发表了一篇对该研究的深

）仅包含了来自于16例患者的243张医师分割的MRI图像。 另外还有3697张未标记的图像，这对于无监督或半监督技术可能会有用，但是我将这些放在了一边，因为这是一个监督学习问题。 图像尺寸为216×256像素。 由于数据集过小，人

想向他们投广告的那帮人。就像互联网广告的一个大牛的一句名言——我知道互联网广告有一半是浪费的，问题是我不知道是哪一半。 这个困惑就给媒体带来一个义务——要帮助广告主定向他们的目标人群。 对于普通的广告

在Mahout实现的机器学习算法见下表 算法类 算法名 中文名 分类算法 Logistic Regression 逻辑回归 Bayesian 贝叶斯 SVM 支持向量机 Perceptron

本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。

美国《连线》杂志网络版对此问题进行了探讨，为了解决神经网络存在的各种缺陷，相关企业正在利用高斯过程和贝叶斯优化等数学知识改进人工智能技术，利用更少的数据实现与人类更加接近的学习能力。 神经网络在硅谷红

蛮适合入门的，因此就读了两章，作此笔记。本文只是介绍了数据挖掘入门的一些算法分类，不涉及具体算法实现。一 下是整理的算法分类图： 1、关联 关联是指一个事件与另一个事件之间的依赖关系。如经典的

pdf （5）贝叶斯网络 英文版：http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470060301.html （6）朴素贝叶斯 英文版：http://paulgraham

0.6373419863408559 0.26356889450029836 基于 贝叶斯平均 的排序 0.6359828316337668 0.25369412463315366