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2016年4月4日

摘要: 决策树的主要算法在20世纪80年代就已提出,有完整的理论体系。本文依然从基本原理、应用场景、优点和缺点等四个方面对该算法进行分析。 1、基本原理决策树是一种基本的分类与回归方法,可以将其理解为一连串的if-then规则集合。构建一棵决策树一般要经过三个步骤:特征参量的... 阅读全文

posted @ 2016-04-04 16:21 jackley 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 慢慢发现,《统计学习方法》蛮适合有一定基础的人。这是一本重理论、轻应用的书,许多理论性的问题,在书中都可以找到答案;然而,由于缺少对应用场景的描述,并不利于初学者的快速理解。 本文结合我自己的理解,从基本原理、应用场景、优点和缺点等四个方面对朴素贝叶斯算法进行分析,也... 阅读全文

posted @ 2016-04-04 16:19 jackley 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)

2016年4月1日

摘要: 本案例需要完成的任务定义如下:实现快速排序算法。 快速排序的算法如下:1)选定一个值作为“枢轴”,一般选择第一个元素(理想情况下应选择中位值);2)基于枢轴进行排序,将小于枢轴的数据排在左边,大于枢轴的数据排在右边;3)一轮排序之后,枢轴即在最终的位置;4)采用递归,... 阅读全文

posted @ 2016-04-01 23:50 jackley 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月31日

摘要: 本案例需要完成的任务定义如下:实现一个二叉树,实现增加节点和树的遍历等功能。 定义“二叉树”节点:对于树节点,关键要素是节点自身数值data、左子节点left和右子节点right。public class TNode { //元素类型为int的节点 private i... 阅读全文

posted @ 2016-03-31 23:46 jackley 阅读(80) 评论(0) 推荐(0)

摘要: k近邻(KNN)是相对基本的机器学习方法,特点是不需要建立模型,而是直接根据训练样本的数据对测试样本进行分类。 1、k近邻的算法?算法对测试样本进行分类的一般过程如下:1)根据给定的k值,搜索与测试样本距离最近的k个训练样本;2)统计k个样本对应的每种分类数量;3)根... 阅读全文

posted @ 2016-03-31 13:14 jackley 阅读(97) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月30日

摘要: 本案例需要完成的任务定义如下:实现一个循环链表(单链表),具备增加元素、删除元素、打印循环链表等功能。网上许多同类问题的实现方式过于复杂、难懂,本文旨在提出一种实现循环链表的简单、易懂的方法。 定义链表节点:对于每一个链表节点,关键要素是节点自身数值data以及所指向... 阅读全文

posted @ 2016-03-30 22:03 jackley 阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 学习的过程,事实上是对新概念和新方法的理解过程。因此,本文关注点仍在于对感知机的重要概念和方法的解释。 1、什么是感知机?感知机是用于二分类的线性判别模型。拆解下来,感知机是用于二分类的、线性的、判别模型(即直接学习目标函数y=f(x))。感知机的一般形式如下式,其中... 阅读全文

posted @ 2016-03-30 17:22 jackley 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月29日

摘要: 最近读李航博士的《统计学习方法》,获益良多。开篇李博士着重于基本概念和整体体系的介绍,本文仅就我自己的理解将个人认为重要的内容记述如下。 1、什么是监督学习和非监督学习?就感性认知而言,分类、回归都是监督学习,聚类是非监督学习。借用知乎上@王丰的回答,是否有监督(... 阅读全文

posted @ 2016-03-29 17:28 jackley 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 本案例需要完成的任务定义如下:定义和实现一个接口,并使用其完成字符串的反转。定义接口:public interface InterReverse{ public String ireverse(String str);} 实现接口:基本思想是用ch... 阅读全文

posted @ 2016-03-29 15:06 jackley 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

2016年3月27日

摘要: 本文介绍的select高级应用主要包括:联合查询、分组查询、嵌套查询和限定查询数目等,与实例对照演示,所使用数据库为sqlite3。 部门表(dept)CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY NOT NULL,name TEXT NO... 阅读全文

posted @ 2016-03-27 23:04 jackley 阅读(279) 评论(0) 推荐(0)

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