算法习题分类

在百度文库上找到的,不知是哪位大牛整理的,真的很不错! zz题 目分类 Posted by fishhead at 2007-01-13 12:44:58.0 -------------------------------------------------------------------------------- acm.pku.edu.cn 1. 排序 1423, 1694, 1723, 1727, 1763, 1788, 1828, 1838, 1840, 2201, 2376, 23

作者:张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于

引子 系统的学习机器学习课程让我觉得受益匪浅,有些基础问题的认识我觉得是非常有必要的,比如机器学习算法的类别. 为什么这么说呢?我承认,作为初学者,可能无法在初期对一个学习的对象有全面而清晰的理解和审视,但是,对一些关键概念有一个初步并且较为清晰的认识,有助于让我们把握对问题的认识层次,说白了,就是帮助我们有目的的去学习心得知识,带着问题去学习,充满对解决问题的动力去实验,我觉得这种方式是有益并且良性的. 之前,我遇到过很多这方面的问题,可能出于对问题分析不够,在寻找解决的问题的方法或者模型的时

一. 关于boosting算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(直译过来称为:PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的. 我们知道,可计算性在计算理论中已经有定义,而可学习性正是PAC Learnability理论所要定义的内容.另外,在计算理论中还有很大一部分精力花在研究问题是可计算的时候,其复杂度又是什么样的.因此,在计算学习理论中,也有研究可学习的问题的复杂度的内容,主要是样本复杂度 (Sample Complexity)

当做重要决定时,大家可能都会吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题时又何尝不是如此?这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.在S个数据集建好之后,将某个学习算法分别作用于每个数据集就得到了S个分类器.当我们要对新数据进行分类时,就

本章内容□ 组合相似的分类器来提髙分类性能□应用AdaBoost算法□ 处理非均衡分类问题 7.1基于数据集多重抽样的分类器

一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

最近一直在学习hadoop 一直没有梳理接触到的东西,常见算法分类: 推荐系统(推荐引擎): 基于用户的协同过滤算法UserCF      近邻算法,容易实现 基于物品的协同过滤算法ItemCF       速度快,容易实现分布式计算 SlopeOne算法       @Deprecated at mahout 0.8 KNN Linear interpolation item–based推荐算法    最近邻算法   @Deprecated at mahout 0.8 SVD推荐算法   奇异