Charlie_ODD - 博客园

【计算机算法设计与分析】——3.6选择问题

摘要：阅读全文

posted @ 2018-10-01 11:02 Charlie_ODD 阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——3.2广义线性判别函数

摘要：出发点线性判别函数简单，容易实现；非线性判别函数复杂，不容易实现；若能将非线性判别函数转换为线性判别函数，则有利于模式分类的实现。基本思想设有一个训练用的模式集{x}，在模式空间x中线性不可分，但在模式空间x*中线性可分，其中x*的各个分量是x的单值实函数，x*的维数k高于x的维数n，即若阅读全文

posted @ 2018-09-29 08:57 Charlie_ODD 阅读(2378) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——3.1线性判别函数

摘要： 3.1线性判别函数 3.1.1两类问题的判别函数（1）以二维模式样本为例（2）用判别函数进行模式分类依赖的两个因素 ① 判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。线性的是一条直线；非线性的可以是曲线、折线等；线性判别函数建立起来比较简单（实际应用较多）；非线性判别函数建立起来比较复杂。阅读全文

posted @ 2018-09-28 19:33 Charlie_ODD 阅读(4682) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】课程框架

摘要：第二章　统计判别第三章判别函数第四章　特征选择和提取第五章　句法模式识别第六章　统计学习理论基础第七章　有监督学习基础算法第八章　支持向量机第九章　无监督学习与半监督学习第十章　图模型基础第十一章集成学习第十二章神经网络与深度学习第十三章典型应用案例第一章绪论 1. 阅读全文

posted @ 2018-09-28 12:58 Charlie_ODD 阅读(659) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【编译原理】——语法分析（1）

摘要：阅读全文

posted @ 2018-09-24 15:42 Charlie_ODD 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【网络数据挖掘——数据挖掘基础】监督学习

摘要：阅读全文

posted @ 2018-09-20 19:45 Charlie_ODD 阅读(138) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【网络数据挖掘——数据挖掘基础】关联规则

摘要： Aprior算法流程下面我们对Aprior算法流程做一个总结。输入：数据集合D，支持度阈值αα 输出：最大的频繁k项集 1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。k=1，频繁0项集为空集。 2）挖掘频繁k项集 a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度 b) 去除候选频繁k项集阅读全文

posted @ 2018-09-20 19:37 Charlie_ODD 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【网络数据挖掘——数据挖掘基础】互联网数据挖掘的概念与发展简介

摘要：阅读全文

posted @ 2018-09-20 19:03 Charlie_ODD 阅读(289) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【计算机算法设计与分析】——排序

摘要：一.排序二.插入排序（1）算法描述（2）性能分析（3）寻求优化三.归并排序（1）算法思想（2）性能分析（2）示例（3）算法问题及优化四.快速排序阅读全文

posted @ 2018-09-20 16:22 Charlie_ODD 阅读(538) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【计算机算法设计与分析】——找最大最小元素

摘要：说明：对应阅读全文

posted @ 2018-09-19 21:22 Charlie_ODD 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑