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具有机器学习的许多算法，对学习机器学习有很大帮助，希望在此能帮助到大家。-Have a lot of machine learning algorithms, machine learning for the study of great help, I hope this can help to everyone.
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java电子书籍
机器学习算法java版-Java- Machine Learning Algorithms In Java
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使用java编写的GUI的黑白棋游戏，搜索算法采用经典的博弈树，并在此基础上做了大量优化，我的评估函数采用了Simon M. Lucas 和 Thomas P. Runarsson 在其合作发表的 Temporal Difference Learning Versus Co-Evolution for Acquiring Othello Position Evaluation 中通过对比即时差分学习（TDL，Temporal Difference
Learning）和协同进化（CEL，Co-
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Java五子棋关键算法，学习算法对于开发程序是很重要的。-Java Gobang key algorithms, learning algorithms for the development process is very important.
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开发环境：eclipse
WEKA是一个数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 -Development environment: eclipse WEKA is a data mining work platform, a collection of a lot to take on the task of data mining machine learning algorithms,
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SampleProducer utility program used for randomising and creating sample sets of datasets for testing machine learning algorithms.-SampleProducer utility program used for randomising and creating sample sets of datasets for testing machine learning al
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手势识别函数库,基于隐马尔可夫模型。JAVA实现。-The Gesture and Activity Recognition Toolit (GART) is
a user interface toolkit designed to enable the development of gesturebased
applications. GART provides an abstraction to machine learning
algorithms suitable for m
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机器学习weka包源代码，实现了各种机器学习算法-Weka machine learning package source code, to achieve a variety of machine learning algorithms
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基于多Agent的学习博弈算法，可以实现多种算法，比如Minmax,FriendQ等，接口可扩展，实现较方便。-Multi-Agent-based learning game algorithm can achieve a variety of algorithms, such as Minmax, FriendQ and other interfaces can be extended to achieve more convenient.
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基于将数据挖掘与并行技术结合,学习数据挖掘中关联规则算法，用java编写出最高效的apriori改进算法，用ubuntu上的eclipse作为开发平台，通过在eclipse上安装hadoop插件的方法建立并行平台。-Based on the data mining combined with parallel technology, learning algorithms in data mining association rules, using Java to write out the
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DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。
第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
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一些Java学习中的代码,关于学习中的一些经典算法-Some Java code to learn about some of the classic learning algorithms
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用Java实现的机器学习中的集成学习算法-Java implementation of integrated machine learning algorithms to learn
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机器学习算法-随机森林的java实现，可以作为入门使用-Machine learning algorithms- random forests to achieve the java can be used as entry
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机器学习算法中的迭代决策树算法，是一种用途非常广泛的多决策树算法，可以有效的解决问题-Machine learning algorithms in iterative decision tree algorithm, is a very versatile multi-tree algorithm can effectively solve the problem
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Weka的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis)，是一款免费的，非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. The algorithms can either be applied directly to a dataset or called your own
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MLlib 是spark 机器学习的库，它的目标是使机器学习算法能更容易上手。这个库包含通用学习算法和工具集，包括：分类，回归，聚类，协同过滤，降维，以及深层优化策略和上层管道API（pipeline）.-MLlib is spark machine learning library, which aims to make a machine learning algorithm can be more easy to use. This library contains a common se
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leetcode 上算法实现，分别由C++和java实现，适合学习算法以及C++和java-Leetcode algorithm implementation, respectively, by the C and Java implementation, suitable for learning algorithms and C and Java
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机器学习算法决策树算法中ID3算法的简单实现代码-Machine learning algorithms decision tree algorithm ID3 algorithm implementation code simple
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内含位置节点索引算法的R-tree算法，并提供了pdf文档和ppt便于了解和学习-Intron position node indexing algorithm of R-tree algorithms, and provides a pdf document and ppt facilitate understanding and learning
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