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2013年7月29日

操作系统中的内存管理-分区、页式、段式

摘要: 1. 内存管理方法 内存管理主要包括虚地址、地址变换、内存分配和回收、内存扩充、内存共享和保护等功能。 2. 连续分配存储管理方式 连续分配是指为一个用户程序分配连续的内存空间。连续分配有单一连续存储管理和分区式储管理两种方式。 2.1 单一连续存储管理... 阅读全文

posted @ 2013-07-29 11:25 麦哲思科技 阅读(366) 评论(0) 推荐(0)

2013年7月28日

curse of dimensionality维数灾难

摘要: curse of dimensionality维数灾难 或者翻译成维度的咒语,这个咒语出现在很多方面: sampling采样 如果数据是低维的,所需的采样点相对就比较少;如果数据是高维的,所需的采样点就会指数级增加,而实现中面对高维问题时往往无法获得如此多的样本点(即使获得了也... 阅读全文

posted @ 2013-07-28 13:43 麦哲思科技 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)

C4.5决策树

摘要: C4.5决策树 C4.5决策树在ID3决策树的基础之上稍作改进,请先阅读ID3决策树。 C4.5克服了ID3的2个缺点: 1.用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值,即取值多的属性 2.不能处理连贯属性 Outlook Temperature Humidity ... 阅读全文

posted @ 2013-07-28 13:40 麦哲思科技 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)

C和C++中的异常处理

摘要: 1、简介 许多的编程新手对异常处理视而不见,程序里很少考虑异常情况。一部分人甚至根本就不考虑,以为程序总是能以正确的途径运行。譬如我们有的程序设计者调用fopen打开一个文件后,立马就开始进行读写操作,根本就不考虑文件是否正常打开了。在编程过程中恰当地使用异常处理可以增强软件的健壮性。本文将介... 阅读全文

posted @ 2013-07-28 09:46 麦哲思科技 阅读(472) 评论(0) 推荐(0)

2013年7月27日

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)

2013年7月26日

基于协同过滤的推荐引擎

摘要: 探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上,还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的... 阅读全文

posted @ 2013-07-26 19:16 麦哲思科技 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

机器学习中的决策树算法

摘要: 一.简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 二.决策树的表示法 决策树通过把实例从艮节点排列到某个叶子结点来分类实例,叶子结点即为实例所属的分类。树上的每一个结点指定了对实例的某个属性的测试,并且该结点的每一个后继分支对应于该... 阅读全文

posted @ 2013-07-26 18:02 麦哲思科技 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)

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