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RSS订阅转载 知识总结： decision Tree, Bagging, Random Forest, Boosting
本文引用大量网上文章内容,因为时间久远,无法一一列出出处,本文目的纯粹知识总结.如对文章内容有异议,请联系作者本人. 1. Decision Tree 定义就省略了，有ID3 ，CART， C4.5 等变种， 算法大同小异，主要区别的是： · the splitting criterion (i.e., how "variance" isca
2017-01-07 19:00:39
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原创 一个使用 latent space clustering model 和 NMF 进行Bicluster 聚类的实例
NMF = nonnegative matrix factorization 具体介绍请看拙文 使用NMF模型进行消费者行为分析 本文将举例介绍如何综合使用 latent clustering model 和 NMF 模型 对消费者进行聚类。 我们这次演示用的数据是 Davis 数据集， 这是个18 * 14 的小数据集， 每一行是一位女性，总共1
2017-01-07 16:38:47
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空空如也
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