Package) Java数据挖掘工具包是一个借助机器学习算法（比如聚类分析、图形建模、神经网络、贝叶斯网络、文本处理和最优化等）进行数据分析的类库. 它依赖于统一Java矩阵工具包（Universal

分之一。现在的人计算圆周率，多数是为了验证计算机的计算能力，还有就是为了兴趣。 No.9 傅立叶变换（The Fourier Transform） 这个挺专业的，一般人完全不明白。不多作解

++库，用于开发可移植的应用程序与网络处理，线程，图形界面，数据结构，线性代数，机器学习，XML和文本解析，数值优化，贝叶斯网，和许多其他任务。 版本说明： This release added a tool for

Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（Johns Hopkins Beast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。 Walter Pitts和Warren

常用的几种算法如下所示： 监督分类算法 K-邻近算法 决策树(ID3算法) 朴素叶倍斯分类器 Logistic回归 支持向量机(SVM) AdaBoost元算法 回归预测

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同

llet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7. Encog 是一个先进的机器学习框架，集成了支持向量机（SVM）、人工神经网络、遗传算法、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型（HMM）、遗传编程和遗传算法。

Contributors: 40, Github URL: Orange3 14、 Pymc 一个实现贝叶斯统计模型和拟合算法的python模块，包括马尔可夫链蒙特卡罗。 其灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。

16 基于用户投票的排名算法（五）：威尔逊区间 2012.03.20 基于用户投票的排名算法（六）：贝叶斯平均 2012.03.28 看完这些文章，我就想知道知乎的评论排名算法是怎么样的，于是去知乎找到他们产品经理

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型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率

炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、 HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA... ....其实还是很多很多！无论你排十大算法还是二十大算法，总感觉只触及到了冰山一角！真是学海无涯啊-

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regression）法，它们都假定实例可以被表示为欧氏空间中的点。基于实例的学习方法还包括基于案例的推理（case-based reasoning），它对实例采用更复杂的符号表示。基于实例的学习方法有时

我们可以把他定义为一个二分类问题。一旦定义了这个问题，一堆的分类算法就出现了：SVM,逻辑回归，贝叶斯。基本把数据丢进算法包，就搞定了。 一般上面提到的算法，都属于监督类型算法，也就是说要喂语料。

JSTalk : Spike : Rails Log工具 BayesianKit : Cocoa实现的贝叶斯分类器 Objective-J Port ParseKit的Objective-J的移植 HTTP

以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些

矩阵运算和文本处理中的分类问题 数学之美 十九 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 数学之美 二十 自然语言处理的教父 马库斯 数学之美 二十一 布隆过滤器（Bloom Filter）

茨威格" print u"米兰·昆德拉 杜拉斯 港台" print u"流行 · · · · · ·" print u" " print u"漫画 绘本 推理 青春" print u"言情 科幻 悬疑 东野圭吾"

急切学习：在给定训练元组之后、接收到测试元组之前就构造好泛化（即分类）模型。 属于急切学习的算法有：决策树、贝叶斯、基于规则的分类、后向传播分类、SVM和基于关联规则挖掘的分类等等。 懒惰学习：直至给定一