十大算法 pagerank 傅里叶变换

来源于最近阅读的一些链接首先是介绍十大算法的 http://blog.jobbole.com/70639/ 然后是pageRank算法 http://blog.jobbole.com/23286/ 以及傅里叶变换 http://blog.jobbole.com/70549/…

机器学习十大算法之KNN（K最近邻，k-NearestNeighbor)算法

机器学习十大算法之KNN算法前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记…

机器学习十大算法之 kNN（一）

机器学习十大算法之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值距离的衡量方式决定未知样本类别的方式尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合…

【十大算法实现之KNN】KNN算法实例(含测试数据和源码)

KNN算法基本的思路是比较好理解的,今天根据它的特点写了一个实例,我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考,不足之处,请指正.谢谢! update:工程代码全部在本页面中,测试数据已丢失,建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下. 几点说明: 1.KNN中的K=5; 2.在计算权重时,采用的是减去函数{1,0.8,0.6,0.4,0.2},当然你也可以采用反函数或高斯函数; 3.5%作为测试集(decision.txt),95%作为训练集(training.txt): 4.在计算cos…

十大算法---Adaboost

当我们有针对同一数据集有多个不同的分类器模型时,怎样组合它们使预测分类的结果更加准确, 针对这种情况,机器学习通常两种策略. 1 一种是bagging,一种是boosting bagging:随机对样本重采样,采得N个数据集(数据集可能有交叉),对每个数据集进行训练,可以使用相同分类器也可以使用不同分类器, 这样我们就得到N个分类器,当对新样本进行预测时,这N个分类器同时预测,对同一样本得到N个预测结果,进行投票表决(实际应用中,每个分类器可以有不同的权重,可以人为设定也可以根据训练结果).代…

CSDN总结的面试中的十大算法

1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段.方法的类.如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: toCharArray() //get char array of a String Arrays.sort() //sort an array Arrays.toString(char[] a) //convert to string charAt(int x) //get a char at the specific ind…