一、冒泡排序 已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n],需将其按升序排列。首先比较a[1]与 a[2]的值,若a[1]大于a[2]则交换两者的值,否则不变。再比较a[2]与a[3]的值,若 ...
遮挡情况下的误差并不满足高斯或者拉普拉斯分布。L 误差分布服从拉普拉斯分布,L 误差分布服从高斯分布。 一个信息相似矩阵需要含有如下三个特性:高鉴别能力,自适应邻域,高稀疏性。 https: www. ml.net .html,整理了朴树贝叶斯,逻辑回归,决策树,SVM等分类器的优缺点 .SRC SRC对测试集中的噪声比较鲁棒,但是当训练集中同样含有噪声时,效果往往较差,因为SRC需要用一个纯净的 ...
2016-04-20 10:31 9 9430 推荐指数:
一、冒泡排序 已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n],需将其按升序排列。首先比较a[1]与 a[2]的值,若a[1]大于a[2]则交换两者的值,否则不变。再比较a[2]与a[3]的值,若 ...
个人博客,欢迎来撩 fangzengye.com 分析 算法 定义 优点 缺点 Kmeans 简单、高效、快速收敛、当簇接近高斯分布式,聚类效果好 必须定义平均值,K事先给定,K的值影响聚类效果,对异常值影响 ...
1 贝叶斯分类器 优点:接受大量数据训练和查询时所具备的高速度,支持增量式训练;对分类器实际学习的解释相对简单 缺点:无法处理基于特征组合所产生的变化结果 2 决策树分类器 优点:很容易解释一个受训模型,而且算法将最为重要的判断因素都很好的安排在了靠近树的根部 ...
原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的。 传统 ...
目录 1.逻辑回归 2.支持向量机 3.决策树 4.KNN算法 5.朴素贝叶斯算法 6.随机森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神经网络 1.逻辑回归 二项logistic回归模型是一种分类模型,由条件概率分布P(Y|X ...
大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解,也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下: (1)对于离群点和孤立点敏感; (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择; (4)只能发现球状簇 ...
计数,标记清除,标记整理,分代回收。 二.GC算法的工作原理及优缺点 1.引用计数算法实现原理 核心思 ...
常见分类算法的优缺点 ---摘自机器学习500问 贝叶斯分类 优点 1)所需估计的参数少,对于缺失数据不敏感。 2)有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。 缺点 1)假设属性之间相互独立,这往往并不成立。 (喜欢吃番茄、鸡蛋,却不 ...