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一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念接前面系列4篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析一小时了解数据挖掘③：详解大数据挖掘の分类技术一小时了解数据挖掘④：商务智能原理解读の数据挖掘九大定律数据挖掘有很... 阅读全文
posted @ 2015-08-16 11:39
菜鸡一枚
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posted @ 2015-08-15 19:09
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Bayesian optimisation for smart hyperparameter searchFitting a single classifier does not take long, fitting hundreds takes a while. To find the best ... 阅读全文
posted @ 2015-08-15 19:06
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posted @ 2015-08-14 20:22
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posted @ 2015-08-14 19:56
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7 Types of Regression Techniques you should know!IntroductionLinear and Logistic regressions are usually the first algorithms people learn in predicti... 阅读全文
posted @ 2015-08-14 19:52
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摘要：
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇... 阅读全文
posted @ 2015-08-14 17:55
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计算机视觉-机器学习近年部分综述计算机视觉和机器学习领域 近两年部分综述文章，欢迎推荐其他的文章，不定期更新。【2015】[1]. E.Sariyanidi, H. Gunes, A. Cavallaro,Automatic Analysisof Facial Affect: A Survey o... 阅读全文
posted @ 2015-08-13 14:48
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posted @ 2015-08-13 14:47
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posted @ 2015-08-13 14:37
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