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摘要: 本文介绍了UML中各种类图的表示形式,使用JAVA代码的形式和UML图对照描述了其实现方式。 阅读全文
posted @ 2013-06-11 17:20 ChaoSimple 阅读(12030) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 本文首先简要的描述了人工神经网络的基本原理,最后详细的介绍了后向传播BP神经网络的训练步骤。 阅读全文
posted @ 2013-06-11 16:00 ChaoSimple 阅读(8933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文详细的介绍了神经网络的模型、工作方式等基本原理,针对Iris数据集,给出了使用Matlab实现的BP神经网络算法和C# AForge框架实现的BP神经网络程序,最后对影响神经网络性能的各项参数进行了对照分析。 阅读全文
posted @ 2013-06-11 15:29 ChaoSimple 阅读(10663) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在做分类时常常需要顾及不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本之间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究的,甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量做一个总结。 阅读全文
posted @ 2013-06-10 17:51 ChaoSimple 阅读(1249) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文详细描述了爬山算法和模拟退火算法的步骤和应用,对比了爬山算法和模拟退火算法的在求解最优解时的不同策略。 阅读全文
posted @ 2013-06-10 13:09 ChaoSimple 阅读(10072) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: 本文详细的描述了Logistic函数的形式和图形,介绍了该函数在社会学和生物学上的应用和产生的过程。 阅读全文
posted @ 2013-06-10 12:12 ChaoSimple 阅读(13118) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 本文详细的描述了数据挖掘领域最为常用的分类和预测等任务的一些基本的概念和需要注意的问题 阅读全文
posted @ 2013-05-23 13:29 ChaoSimple 阅读(11825) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文用实例详细的介绍了隐式马尔科夫模型的来龙去脉。 阅读全文
posted @ 2013-05-14 21:46 ChaoSimple 阅读(1001) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据挖掘中易犯的几大错误 按照Elder博士的总结,这几大易犯错误包括: 缺乏数据(Lack Data) 太关注训练(Focus on Training) 只依赖一项技术(Rely on One Technique) 提错了问题(Ask the Wrong Question) 只靠数据来说话(Listen (only) to the Data) 使用了未来的信息(Accept Leaks from the Future) 抛弃了不该忽略的案例(Discount Pesky Cases) 轻信预测(Extrapolate) 试图回答所有问题(Answer Every Inquiry) 随便地进行抽样(Sample Casually) 太相信最佳模型(Believe the Best Model) 阅读全文
posted @ 2013-05-10 09:18 ChaoSimple 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文详细的介绍了Windows和Linux之间通过SecureCRT进行文件上传下载的基本工具和方法。 阅读全文
posted @ 2013-05-07 10:57 ChaoSimple 阅读(2752) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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