qq_37331184的博客

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79456971数据挖掘十大经典算法如下：简介C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法，目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART。基本思想下面以一个例子来详细说明C4.5的基本思想上述数据集有四个属性，属性...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8537620EM算法       机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。...

本文转自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjcyNjE5MQ==&mid=2650488539&idx=1&sn=5bb74cc0c374d3fe3f9071d4a4ac384f&chksm=83a2e41bb4d56d0d3b153c7dcf01d7be7e14905aeb9b112b5e71644af95e89ed6...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/u011021773/article/details/78301557 蒙特卡洛算法，实际上就是用频率估计概率。首先我们知道一个边长为2的正方形面积是22=4，他的内接圆的面积是π1，那么我们在这样一个正方形内随机生成10000个点，落在圆里的点的个数/10000就应该是π/4，所以我们可以估计出π是落在圆里的点的个数*4/10000....

本文转自：http://www.52caml.com/reinforcement-learning/chapter4-dynamic-programming/ 前言这一节介绍基于模型的强化学习问题求解的一种算法－动态规划算法。动态规划算法是解决复杂问题的一类方法，算法通过把复杂问题分解成若干个子问题，通过求解子问题进一步得到全局问题的解。所谓基于模型的强化学习即马尔科夫决策过程已知（...

本文转载自：https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4714870.html 一 K-均值聚类（K-means）概述聚类“类”指的是具有相似性的集合。聚类是指将数据集划分为若干类，使得类内之间的数据最为相似，各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础，对数据集进行聚类划分，属于无监督学习。无监督学习和监督学习上一篇对KNN...

本文转载自：https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html 一 . K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个...

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/fly_time2012/article/details/70210725 决策树之ID3算法1. 决策树的基本认识决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应...

本文转自：https://www.zhihu.com/question/26493945 第一部分：目标跟踪速览先跟几个SOTA的tracker混个脸熟，大概了解一下目标跟踪这个方向都有些什么。一切要从2013年的那个数据库说起。。如果你问别人近几年有什么比较niubility的跟踪算法，大部分人都会扔给你吴毅老师的论文，OTB50和OTB100(OTB50这里指OTB-...

本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79483057简介SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。相关概念分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票...