数据挖掘经典算法之SVM算法 戴佳宁 一、SVM的概念 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（一般简称为SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。

说明： 洗扑克牌的原理其实与乱数排列是相同的，都是将一组数字（例如1～N）打乱重新排列，只 不过洗扑克牌多了一个花色判断的动作而已。 解法： 初学者通常会直接想到，随机产生1～N的乱数并将之存入阵列中，后来产生的乱数存入阵列 前必须先检查阵列中是否已有重复的数字，如果有这个数就不存入，再重新产生下一个数，运 气不好的话，重复的次数就会很多，程式的执行速度就很慢了，这不是一个好方法。 以1～52的乱

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碗中，这个过程一直迭代地执行下去，直到大家看不出两个碗所容纳的菜有什么分量上的不同为止。 EM算法就是这样，假设我们估计知道A和B两个参数，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到

标题里的算法，指机器学习算法，或者说“算法工程师”这个职位名称里的“算法”，不是“算法与数据结构”里的那个算法。谁能告诉我有没有什么更好的名字来区别这它们，或许是“机器学习算法”与“传统算法”？ 算法与算法工程师

int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中并且所耗内存尽可能的少？ 解析:bitmap算法就好办多了 所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很

Apriori 算法与FP-tree 算法的探讨 引例： Apriori算法： 编号 原始项目 1 f,a,c,d,g,i,m,p 2 a,b,c,f,i,o 3 b,f,h,j,m,p 4 c,b

Kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛，最近看到别人找实习笔试时有考到Kmeans，故复习一下顺手整理成一篇笔记。Kmeans的目的是：把n个样本点划分到k个类簇中，使得每个点都属于离它

一、Apriori 算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-

一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直

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TastyLib TastyLib is a c++ library of data structures and algorithms. It is also a header-only library, which means that you could just copy the include/tastylib directory to your project's include pa

器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法、期望最大化算法（Expectation Maximization，EM，参考“ EM算法原理 ”）、 谱聚类算法 （参考 机器学习算法复习-谱聚类 ）以

java的常用算法 （http://weihaijian.spaces.live.com/blog/cns!afb1ec81987a27f6!184.entry） 插入排序： package org

排序 排序算法，是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中，面对纷繁的数据，我们也许有成百上千种要求，因此只有当数据经过恰当的排序后，才能更符合用户的要求。因此，在过去的数十载里，程序员们为我

最近面试的时候，经常被问及自己参加的项目中rete算法的原理，但是RETE算法是一个比较复杂的算法，在短时间内不能阐述的足够清晰，在这里做个简单的介绍。 RETE算法是一个用来实现产生式规则系统的高效模式匹配算法。该算法是由卡内基美隆大学的Charles

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 会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没

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