全称为Classifier 4.5，由1993年 J.Ross Quinlan 基于ID3算法迭代而来的分类算法，其核心是基于信息增益来做决策树生长。关于C4.5,ID3及CART算法的对比，可参考附文。
面对海量的商品信息如何实现针对不同用户维度开展个性化商品推荐，实现用户线上选购商品，下订单，支付，物流配送等？本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。
前几天学习了Python的多分支结构及其异常处理，接下来便是用多分支结构来解决问题啦，毕竟如何一项技术出来都应该是为大家所服务的。
在机器学习或者深度学习领域，参数和超参数是一个常见的问题，个人根据经验给出了一个很狭隘的区分这两种参数的方法。
MATLAB 是一款由 MathWorks 公司开发的商业数学软件，被广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理、信号处理等领域。其强大的计算功能、易于使用的界面以及丰富的工具箱，使其成为了许多科研工作者和工程师们必不可少的工具之一。
本文最初发表在 《ACM通讯》2012年第10辑。作者是华盛顿大学教授，著名的机器学习专家 Pedro Domingos。作者2016年凭借畅销书《终极算法》而名声大噪，成为全球机器学习领域代表人物之一。而5年前 Domingos 教授发表的这篇“内功心法”，也是整个国外机器学习领域几乎人人必读的一篇文章。在很多大学的机器学习课程以及优达学城等在线培训体系中，都推荐学生精读此文。 这篇文章高屋建瓴的介绍了机器学习实践当中若干需要关注、而又不见于一般教科书的问题，堪称经验之谈，非常宝贵。 国内的机器学
分享一篇今天新出的论文Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud，来自卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员提出使用图神经网络（GNN）进行点云数据的3D目标检测，取得了最先进的效果，甚至超越了一些基于点云和RGB数据融合的检测方法，为这一领域开辟了新的技术方向。
分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以此方法增量插入，直到子数组包含了所有数组元素。 本篇将要介绍的归并排序，是用另一种思想来解决排序问题的，在算法设计分类上属于分治法。 分治法思想是，将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后在合并这些子问题的解，最终建立原问题的解。 这里提到一个词递归，其解释是：为了解决一个给定问题，算
分而治之 分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。整个算法就是不断以
机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 概率论是人类描述宇宙的最基本的工具之一。它与统计分类尤其相关，可推导出大量重要结果，提升人类对外部世界的认知。本文作者 Peter Mills 将为大家扼要介绍概率论与贝叶斯定理，及其在统计分类上的应用，帮助大家改善与简化分类模型。 从贝叶斯学习入门统计分类，我将会提供将贝叶斯定理和概率论应用于统计分类的若干应用实例。本文还将覆盖基础概率论之外的其他重要知识，比如校准与验证（calibration and validation）。 这篇文章虽然针对初学者，但也需要你具备大
针对线上移动电子及PC产品销售环节，建立一整套的前台销售，后台管理发货物流，订单管理等流程。系统基于Spring+SpringMVC+MyBatis技术实现，整体分为系统前端电脑等电子产品销售网站+后台管理系统。系统前端提供普通用户注册登录，在线查询商品，添加购物车，购买下单，付款等，系统管理后台提供管理员用户使用，具备商品管理，系统配置，用户管理，订单管理等等。
Stata是一款由美国StataCorp公司开发的通用统计软件，被广泛应用于经济学、社会科学、医学等领域。其强大的数据处理能力、智能化的语法提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多研究人员和学者们必不可少的工具之一。
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
自从生成对抗网络（GAN）在 NIPS 2014 大会上首次发表以来，它就一直是深度学习领域的热门话题。
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
在讨论人工智能、大数据和信息检索领域的技术时，向量化和哈希算法常常被提及。两者都是处理大量数据时不可或缺的工具，尤其是在设计高效的数据结构和避免数据冲突方面。本文将深入探讨向量化是否具备与哈希算法类似的一致性，以及它们在处理碰撞和设计数据结构方面的应用和效果。
算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
算法与程序设计在监控软件中扮演着关键的角色。监控软件通过使用各种算法和程序设计技术来实现数据收集、处理和分析，以监测和管理系统、网络或设备的状态和行为。
随着机器人、无人机、无人驾驶、边缘设备以及各种传感器技术的发展，多机器人组成的网络在各种应用中具有巨大的潜力。机器人通过沟通、观察和协作形成彼此的网络，这可以在探索、救援、消防、运输和许多其他任务中发挥重要作用。而机器人自主定位的能力则是完成这些任务的基础。因此，多机器人的精确定位问题引起了研究者们极大的兴趣。
常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。
欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。
作者 | Charmve 来源 | 迈微AI研习社 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基x`于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上
最近一个朋友和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题...并表示目前国内的大厂和一些独角兽，已经越来越效仿硅谷公司的做法，通过面试给定题编程，来考察数据结构 和算法的扎实程度。
最近都在讨论工作摸鱼，网易云音乐也出了合理摸鱼时间表，今天给大家推荐如何用python实现摸鱼~码住呦！
“脑机接口”（Brain Cpmputer Interface, BCI）研究的核心是在大脑和外部设备之间建立直接的联通通路，因此脑机接口也被誉为“人工智能的顶级科学”。脑机接口（BCI）通过计算机信息处理技术理解人的意图，并将此意图转化为对外界的控制命令，实现大脑对外部世界的直接控制。目前的脑机接口应用主要有以下几个方面[1]：
机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
项目代码：https://github.com/ZrrSkywalker/Point-NN
邻近算法，又叫K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法，举一个例子，比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏，就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏，如果大多数都喜欢打游戏，可以推测这个人也喜欢打游戏。KNN就是基于这种有点“物以类聚，人以群分”的简单粗暴的想法来进行分类的。
对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的
新的一周又开始了，作为引子的review，还是有点长的，大家可以耐心的读读，绝对会让你有种豁然开朗的感觉。下周的重点是统计语言模型，别想的那么复杂，实际上就是贝叶斯概率和线性代数。窃以为，所谓以代码来讲解算法的，就是在培训码农，而不是一名合格的程序员。虽然，作为应用的学科，证明并不是那么像纯数学那样重要，但总归还是得明白原理吧。
数据挖掘 国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： 1 C4.5 分类决策树算法 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。
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
随机森林是一种高效并且可扩展性较好的算法, K最近邻算法则是一种简单并且可解释较强的非参数化算法。在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算法相结合框架,我们先用训练数据对随机森林模型进行训练然后用训练好的随机森林模型对我们的训练集和测试集进行预测分别得到训练集和测试集的概率矩阵,然后将测试集中的可疑样本取出并在概率空间中进行KNN训练测试,我们的框架很大地提升了测试集中可疑样本的预测准确率;此外我们从预测的概率空间对训练数据进行噪音的过滤与删除,从而进一步提升了我们模型的预测准确率。在大量实验数据的测试中,我们的方法都取得了非常显著的效果。
本博文所整理的机器学习书籍来自于博主平时的积累的一些资料，可能还有一些经典的机器学习书籍为包含其中，欢迎大家留言区补充，分享给大家。(本文所陈列的所有书籍电子版请链接：http://pan.baidu.com/s/1c10iQnm ) 01 机器学习-Tom M.Mitchell Tom M.Mitchell，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会（AAAL）的主席；美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人；多种技术
【新智元导读】“智能交通视频分析界的ImageNet竞赛”——英伟达城市挑战赛落下帷幕。新加坡松下研究院联合中科院自动化所，提出了一种双模态动静联合检测方案，在交通异常检测比赛中拔得头筹，获得了很高检测准确度的同时保持了极低的检测时间误差。由于提出的方案具有准确度高，鲁棒性强，对数据的分辨率敏感度低等优点，可以作为真实场景下的异常检测的一种可靠的解决方案。
作者是来自英国布里斯托大学的量子工程中心研究员，布里斯托大学在量子力学和量子计算方面有很强的建树，诺贝尔物理学奖获得者、量子力学的奠基者之一保罗·狄拉克，中国科学院院士、固体物理学家、2001年中国最高科学技术奖获得者黄昆以及十余位诺贝尔奖得主均出自布里斯托大学。英国前首相丘吉尔曾长期担任该校校监（名誉校长），新古典经济学派的创始人阿尔弗雷德·马歇尔也曾在此担任校长。 名词含义 ANN：人工神经网络 Artificial Neural Network BM：玻耳兹曼机 Boltzmann Machine B
目前，机器学习中的K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)算法被认为是处理文本分类的最好方法。但KNN分类算法有以下的缺陷：
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