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    - 加入菜鸟学习网，获得珍藏资源 Java代码 数据挖掘中决策树C4.5预测算法实现(半成品，还要写规则后剪枝及对非离散数据信息增益计算) Java代码 package org.struct.decisiontree;   import java.util.ArrayList;   import java.util.Ar

关联规则挖掘算法综述［ 作者：佚名     转贴自：本站原创     点击数：11135     更新时间：4/6/2004     文章录入：admin ］摘 要 本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法，列举了一些关联规则挖掘算法并简要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。1 引言关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，

贝叶斯介绍 贝叶斯是基于概率的一种算法，是Thomas Bayes：一位伟大的数学大师所创建的，目前此种算法用于过滤垃圾邮件得到了广泛地好评。贝叶斯过滤器是基于“自我学习”的智能技术，能够使自己适应垃圾邮件制造者的新把戏，同时为合法电子邮件提供保护。在智能邮件过滤技术中，贝叶斯（Bayesian）过滤技术取得了较大的成功，被越来越多地应用在反垃圾邮件的产品中。 二、 贝叶斯过滤算法的基本步骤 1.

10-fold cross-validation，用来测试精度。是常用的精度测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。 参考文献： [1] http://ks.cn.yahoo.com/question/1590000871462.html [2] http://