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2原创 分类算法简述
分类算法简述一、什么是分类算法数据挖掘任务通常分为两大类：预测任务，根据其他属性的值，预测特定属性的值。描述任务，概括数据中潜在联系的模式（相关性，趋势，聚类，轨迹和异常） 分类属于预测任务，就是通过已有数据集（训练集）的学习，得到一个目标函数f（模型），把每个属性集x映射到目标属性y（类），且y必须是离散的（若y为连续的，则属于回归算法）。二、分类的基本流程1、模型建立 分类过程首先
2016-05-21 16:56:32
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转载 pLSA/mixture unigram/gmm em算法公式汇总
1、LSA（隐性语义分析）和SVD（奇异值分解）在VSM(文档空间向量模型中)在文章看做词袋的集合，将文档转换为同一空间向量进行计算，聚类，分类，文本检索是减少计算量，但是难以考虑文档位置以及文档的一词多义性。 基于SVD分解，我们可以构造一个原始向量矩阵的一个低秩逼近矩阵，具体的做法是将词项文档矩阵做SVD分解其中 是以词项(terms)为行, 文档(documents)为列做一个大矩阵. 设一
2015-09-22 19:21:58
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空空如也
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