类器的优缺点 1.SRC 1)、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 ...
一 冒泡排序已知一组无序数据a a a n ,需将其按升序排列。首先比较a 与a 的值,若a 大于a 则交换两者的值,否则不变。再比较a 与a 的值,若a 大于a 则交换两者的值,否则不变。再比较a 与a ,以此类推,最后比较a n 与a n 的值。这样处理一轮后,a n 的值一定是这组数据中最大的。再对a a n 以相同方法处理一轮,则a n 的值一定是a a n 中最大的。再对a a n 以相 ...
2017-01-21 19:13 0 6055 推荐指数:
类器的优缺点 1.SRC 1)、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 ...
在开始主要内容之前,先说一下为什么会去写这篇文章呢?当然是有原因的。 第一个原因:我和我的同学在学习java的排序过程中,冒泡排序和选择排序傻傻分不清楚。把这两个排序放在一起,可以帮助我们去更好的理解它们。 第二个原因:主要检验下自己自学的成果与问题。 那么好,咱们言归正传,首先说 ...
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 ...