算法杂货铺——k均值聚类(K-means)
深入浅出K-Means算法
基本Kmeans算法介绍及其实现
聚类(序)——监督学习与无监督学习
weka的sourceforge
支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
weka算法参数整理
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
信息增益,信息增益率,Gini
朴素贝叶斯算法原理小结
支持向量机(SVM)的特点与不足
决策树的特性及优缺点