原理：基于数据特征进行特征空间的划分，构造树形结构，其中包含两种结点类型，内部结点和叶子结点，内部结点是数据的特征，叶子结点为数据所属的类别。树形结构的实质是if-then规则的集合，不过这个规则集合是互斥且完备的。步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝（1）特征选择：每次选择的特征要具备一定的分类能力，否则没有意义。通常选择的方式有信息增益或信息增益比。a.信息增益:在知道特征X的情况下，使得类

一、EM算法EM算法最初是为了解决缺失数据情况下参数估计问题；根据已经给出的观察数据，估计出模型参数的值，然后根据得到的模型参数去估计缺失的数据，再由模型的观察数据和估计的确实数据去预测模型参数值，反复迭代，直至最后收敛。1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

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分析建模是利用统计和机器学习算法对数据进行建模和预测的过程。人工智能可以

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1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。

准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。探索许多不同的模型并列出最佳模型。微调您的模型并将它们组合成

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文章是抄自连岳公众号：你应该向别人展示的不是你坚强的意志；同样的，你也没必要对自己展示坚强意志。你只要取得结果就够了。而要想取得结果，必不可少的是行动。——石田淳中国股市散户比例太高，有人认为，这是市场不太健康的体现之一，我觉得说得很对。典型的散户心态，就如一位朋友的留言：连叔：体质内工作，通过自己的资产加上合理合适的资本市场的投资，慢慢实现财富升阶怎么样？所有痴迷股市的小散户，这就是他们共同的信

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型

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深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法

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【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

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开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注

前言本文已经收录到我的Github个人博客，欢迎大佬们光临寒舍：本篇文章需要已经具备的知识：Activity的基本概念AndroidManifest.xml的基本概念学习清单：Activity的生命周期Fragment的生命周期Activity的启动模式IntentFilter的匹配规则一.为什么要深入了解Activity呢？Activity翻译为活动，在Android中代表了界面和以界面为中心相

关于业务栈的管理方式，我在去年刚接触当前项目的时候就想记录一下，但是一直晃晃悠悠拖到了现在，索性在春节前以其收尾也是不错。其实这篇内容在项目中肯定经常用得到，但是关于标题命名我却不知道如何描述…在实际业务中为了形成业务闭环，经常需要对一条完整的业务线进行管理，而承载业务的组件一般都是Activity，所以也可以说是对Activity的管理关于Activity管理的篇章，我早期曾写过类似的一篇And

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1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。

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