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基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法:用eclipse打开工程,并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下,同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录, 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下,即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类
所属分类:
Java
发布日期:2012-03-27
文件大小:146432
提供者:
yangliuy
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器免积分下载版
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程,免积分下载版 程序运行方法:用eclipse打开工程,并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下,同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录, 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下,即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分
所属分类:
Java
发布日期:2012-03-31
文件大小:1048576
提供者:
yangliuy
MachineLearning-master-python.zip
属于网络下载资源,感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-07-04
文件大小:1048576
提供者:
qq_33042687
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
所属分类:
其它
发布日期:2017-03-29
文件大小:1048576
提供者:
zhangge360
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
用JAVA实现了KNN算法及朴素贝叶斯算法的newsgroup文本分类器,可以对两种算法进行比较,得出各自的优缺点
所属分类:
Java
发布日期:2017-07-25
文件大小:1048576
提供者:
ziyanglanyue
python计算机视觉.pdf
高清完整版,极力推荐。 第1 章 基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1 PIL:Python 图像处理类库.................................................................................................
所属分类:
Python
发布日期:2017-09-22
文件大小:30408704
提供者:
donggua209
数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。, 主要内容包括:, ■ 完成超大量交易的购物篮分析。, ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。, ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。, ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。, ■ 推荐算法和成对文档相似性。, ■ 线性回
所属分类:
Hadoop
发布日期:2018-03-17
文件大小:180355072
提供者:
tianshan2010
常用数据挖掘算法总结及Python实现 文字版+code
本书适合有志于从事数据挖掘的初学者,需要的朋友可看看 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析(EDA) .11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN(k 最邻近分类算法) 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评
所属分类:
Python
发布日期:2018-04-21
文件大小:4194304
提供者:
mycoffee1990
机器学习算法及工程上tricks总结-面试必备
机器学习算法及工程上tricks总结-面试必备,包括knn,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,感知机,svm,聚类等
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-05-23
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42294910
数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要内容包括: ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。 ■ 线性回归、Cox回归
所属分类:
spark
发布日期:2018-06-01
文件大小:104857600
提供者:
luofazha2012
数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要内容包括: ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。
所属分类:
Java
发布日期:2018-01-13
文件大小:79691776
提供者:
arterhwq
经典的机器学习算法汇总(原理、实例及部分软件介绍)
PageRank、SVM、决策树、K均值、KNN、朴素贝叶斯、Apriori、EM、AdaBoost、Cart等算法的原理、实例及部分可用软件的介绍
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-18
文件大小:3145728
提供者:
gis1226
基于opencv3.1库的JAVA源码
第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概
所属分类:
图像处理
发布日期:2018-09-29
文件大小:1048576
提供者:
caozhenguan
常用机器学习算法课件及python代码
本资源包含常用的机器学习算法,包括KNN,朴素贝叶斯,决策树,逻辑回归,Adaboost,K-means等,及其实现的python代码
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-23
文件大小:78643200
提供者:
qq_39573921
常用数据挖掘算法总结及Python实现
该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容,为初学者提供良好的参考资料,需要的朋友可看看! 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析(EDA).11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN(k 最邻近分类算法) 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(E
所属分类:
Python
发布日期:2019-03-29
文件大小:4194304
提供者:
weixin_44523404
贝叶斯+决策树+KNN+K-means+推荐算法代码及数据集
Python2.X 如有侵权,请联系我删除
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-05-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42580646
机器学习算法基础学习总结
机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:312320
提供者:
abacaba
Knn,贝叶斯怀孕预测数据及代码
Knn,贝叶斯怀孕预测数据及代码,详细备注各个函数的功能及作用.适合初学者,及回顾机器学习算法11111111111111111111111111111111111111111111
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-10-16
文件大小:16384
提供者:
qq_40290810
集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
前面博客分享,我们已经讲解了不少分类算法,有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道,当坐重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构:先产生一组“个体学习器”,再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法,我们可以将其用不同的分类器组合起来,这种组合结果则被称
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:352256
提供者:
weixin_38699784
集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
前面博客分享,我们已经讲解了不少分类算法,有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道,当坐重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构:先产生一组“个体学习器”,再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法,我们可以将其用不同的分类器组合起来,这种组合结果则被称
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-02
文件大小:352256
提供者:
weixin_38589774
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