从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

最新推荐文章于 2025-12-18 17:00:31 发布
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#算法

第一篇：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM


（Machine Learning & Data Mining交流群：8986884）

http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7577684
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法 EM HMM
gdfyug的博客
11-04 500
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！                 
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weixin_30690833的博客
07-17 528
csdn上的 第一篇：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中(点击查看：我的个人简历，求职意向)， 除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关聚类 & 分类算法的系列文章以作为自己备试之用，甚至以...
[转]从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
08-20 340
引言 最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用，甚至以备将来常常回顾思考。行...
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM --别人的，拷来看看
07-13 820
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个...
数据挖掘算法探索：决策树到贝叶斯、EM、HMM解析
"本文主要探讨了决策树学习、贝叶斯分类算法、EM算法和HMM（隐马尔科夫模型）在数据挖掘中的应用，作者通过个人的学习和理解，结合Tom Mitchell的《机器学习》和数据挖掘领域的经典著作，为读者提供了深入的解析。...
深度解析：决策树、贝叶斯、EM与HMM算法在数据挖掘中的应用
本文主要探讨的是在数据挖掘领域中常见的几种分类和聚类算法，特别是从决策树学习的角度出发，深入解析了贝叶斯分类算法、Expectation-Maximization (EM) 算法以及隐马尔可夫模型(HMM)。作者在面试中频繁被要求介绍...
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机器学习算法（2）朴素贝叶斯、支持向量机、EM算法、HMM模型、集成学习进阶
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本文将详细讲解机器学习中的五个重要算法：朴素贝叶斯、支持向量机、EM算法、隐马尔可夫模型（HMM）以及集成学习的进阶应用，这些算法广泛应用于人工智能领域，对于理解和实现复杂的数据分析至关重要。 **1. 朴素...
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 344
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接
Bonaventure的博客
12-16 937
这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究，从空间推理到物理建模和世界模拟，提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码，以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议，请随时补充信息！
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
m0_59624833的博客
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hot100链表的两道题详解。
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
最新发布
qq_62235017的博客
12-18 575
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
从0开始学算法——第十五天（滑动窗口）
2401_84407045的博客
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本文旨在通过实践展示滑动窗口技术的应用，特别是在处理数组或字符串时的高效查找和统计操作。主要包括在给定的数组或字符串中找到满足特定条件的连续子数组或子字符串，旨在提高算法的时间效率和理解窗口滑动的原理与实现。
Leetcode 79 最佳观光组合
im_AMBER的博客
12-17 454
每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
二插堆的基本原理以及简单实现
for_ever_love__的博客
12-14 271
二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
二分答案算法详解：从理论到实践解决最优化问题
2401_86619696的博客
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文章记录了何为二分法，二分法怎么用，以及二分查找。主要详细讲了二分答案，讲了二分答案的模板，以及一部分题
【光伏风测功率预测】风光储一张网：多场站功率预测与协同调度的算法框架解析
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12-16 254
摘要：随着新能源渗透率提升，风光储一体化系统从单场站运行转向集群化运营，亟需多场站功率预测与协同调度解决方案。本文提出"数据层-预测层-调度层-运维层"四层架构：通过多源气象融合和站点拓扑构建数据基础；采用GNN+Transformer等图时空模型实现多场站联合预测；基于概率预测(P10/P50/P90)和MPC滚动优化进行储能调度；配套MLOps保障系统稳定性。该方案能降低聚合预测误差15%-30%，减少偏差考核费用20%以上，提升现货交易收益，为风光储基地和虚拟电厂提供可落地的技术路
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