jopen 机器学习与深度学习资料 经验
《雅虎研究院的数据集汇总》 介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction to
25个Java机器学习工具&库 经验
法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2. Massive Online Analysis （M
25 个 Java 机器学习工具和库 资讯
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25个Java机器学习工具&库 资讯
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轻松看懂机器学习十大常用算法 经验
认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。
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Classifier4J 开源项目
Classifier4J是一个设计用于文本分类的Java开源类库。它还提供一个贝叶斯分类实现。此外还它还可以用于一段文字的摘要内容提取。 收录时间：2011-02-27 10:00:13
码头工人 scikit-learn: Machine Learning in Python 经验
，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中，分类器方面就有专
Claros In Touch 开源项目
括地址簿，日历，书签(可以存储整个网页)，RSS阅读器。它的主要特点： *.采用叶贝斯规则来过滤垃圾邮件和自定义邮件过滤器。 *.基于Apache Struts,Apache Commons,Claros
数据挖掘领域十大经典算法 经验
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：
P16 详细解释数据挖掘中的 10 大算法 文档
以决策树的形式构建了一个分类器。为了做到这一点，需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下，什么是分类器呢？ 分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。
P52 weka完整中文教程 文档
教程 1. WEKA 简介 2. 数据格式 3. 数据准备 4. 属性选择 5. 可视化分析 6. 分类预测 7. 关联分析 8. 聚类分析 9. 扩展WEKA 课程的总体目标和要求课程的总体目标和要求
2016 年十大 Python 机器学习开源项目 经验
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
斯坦福大学怎样讲“情感分析” 经验
Extraction，IE）：其目的是将非结构化或半结构化的自然语言描述文本转化结构化的数据，如自动根据邮件内容生成Calendar； 情感分析（Sentiment Analysis，SA）：又称倾向性分析
P10 如何在server2003系统下搭建winwebmail邮件服务器、路由器映射、web页面登录等 文档
如何在server2003系统下搭建winwebmail邮件服务器 看了网上很多的帖子，基本上都是复制过来的，很老套，且全是大概的步骤，没有一点详细内容。看半天很容易头晕，而且无法正确简单的配置使
近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等） 资讯
《雅虎研究院的数据集汇总》 介绍：雅虎研究院的数据集汇总： 包括语言类数据，图与社交类数据，评分与分类数据，计算广告学数据，图像数据，竞赛数据，以及系统类的数据。 《An Introduction
近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等） 经验
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 经验
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P33 MLlib 在淘宝的使用和改进 文档
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
Objective-C词法分析工具：Parsekit 经验
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