机器学习十大经典算法
摘要：
一、C4.5 C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法， 它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法 ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 C4... 阅读全文
posted @ 2013-07-27 17:19 麦哲思科技 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
Stanford机器学习---神经网络的学习 Neural Networks learning
摘要：
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维... 阅读全文
posted @ 2013-07-27 14:52 麦哲思科技 阅读(218) 评论(0) 推荐(0)
奇异值分解SVD应用——LSI
摘要：
潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）是一个严重依赖于SVD的算法，本文转载自之前吴军老师《数学之美》和参考文献《机器学习中的数学》汇总。 ———————————— 在自然语言处理中，最常见的两类的分类问题分别是，将文本按主题归类（比如将所有介绍亚运会的新闻归到体... 阅读全文
posted @ 2013-07-27 14:48 麦哲思科技 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
经典排序算法的性能比较
摘要：
1.稳定性比较 插入排序、冒泡排序、二叉树排序、二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序、冒泡排序、选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂性为O(nlog2n) 线形排序的时间复杂性为O(n... 阅读全文
posted @ 2013-07-27 10:24 麦哲思科技 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
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