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一些机器学习的文档.有贝叶斯,决策树,ga,ann,规则学习,增强学习等ppt介绍文档-some machine learning documents. A Bayesian, decision tree, ga, ann, rule learning, to enhance learning ppt documents introduced
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一个由Mike Gashler完成的机器学习方面的includes neural net, naive bayesian classifier, decision tree, KNN, a genetic algorithm, and some manifold learning algorithms. -by Mike Gashler a complete machine learning includes the neur al net, naive bayesian classifier.
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这是《数据挖掘原理与应用—SQL Server 2008数据库》的随书SQL语句、源代码和Excel范例文件，基于DMX，代码主要包括对SQL Server 2008和Excel 2007中已经集成好的数据挖掘算法的应用， 如贝叶斯聚类、决策树、时序、聚类、序列聚类、关联规则、神经网络、逻辑回归、OLAP立方体的等算法，具有极高的使用价值。-This is the " Principles and Applications of data mining-SQL Server 2008 d
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基于数据挖掘的决策树改进算法和贝叶斯改进算法，很有用的-Based on data mining and Bayesian Decision Tree Algorithm to improve the algorithm, very useful
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一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法,
决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
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数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
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本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过
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-data mining-Naive Bayesian Classifier -Decision Tree- K--data mining-Naive Bayesian Classifier -Decision Tree- KNN
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python3实现各种机器学习算法，包括knn算法，决策树算法，SVM算法，朴素贝叶斯算法等-Python3 realize all kinds of machine learning algorithms, including KNN algorithm, the decision tree algorithm, the SVM algorithm, naive bayesian algorithm, etc
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决策树java源代码。包含两个决策树算法的代码和一个贝叶斯算法的代码。-Tree java source code. The code consists of two decision tree algorithm and a Bayesian algorithm code.
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