一、冒泡排序 已知一組無序數據a[1]、a[2]、……a[n],需將其按升序排列。首先比較a[1]與 a[2]的值,若a[1]大於a[2]則交換兩者的值,否則不變。再比較a[2]與a[3]的值,若 ...
遮擋情況下的誤差並不滿足高斯或者拉普拉斯分布。L 誤差分布服從拉普拉斯分布,L 誤差分布服從高斯分布。 一個信息相似矩陣需要含有如下三個特性:高鑒別能力,自適應鄰域,高稀疏性。 https: www. ml.net .html,整理了朴樹貝葉斯,邏輯回歸,決策樹,SVM等分類器的優缺點 .SRC SRC對測試集中的噪聲比較魯棒,但是當訓練集中同樣含有噪聲時,效果往往較差,因為SRC需要用一個純凈的 ...
2016-04-20 10:31 9 9430 推薦指數:
一、冒泡排序 已知一組無序數據a[1]、a[2]、……a[n],需將其按升序排列。首先比較a[1]與 a[2]的值,若a[1]大於a[2]則交換兩者的值,否則不變。再比較a[2]與a[3]的值,若 ...
個人博客,歡迎來撩 fangzengye.com 分析 算法 定義 優點 缺點 Kmeans 簡單、高效、快速收斂、當簇接近高斯分布式,聚類效果好 必須定義平均值,K事先給定,K的值影響聚類效果,對異常值影響 ...
1 貝葉斯分類器 優點:接受大量數據訓練和查詢時所具備的高速度,支持增量式訓練;對分類器實際學習的解釋相對簡單 缺點:無法處理基於特征組合所產生的變化結果 2 決策樹分類器 優點:很容易解釋一個受訓模型,而且算法將最為重要的判斷因素都很好的安排在了靠近樹的根部 ...
原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用於視頻目標跟蹤時,采用目標的顏色直方圖作為搜索特征,通過不斷迭代meanShift向量使得算法收斂於目標的真實位置,從而達到跟蹤的目的。 傳統 ...
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 1.邏輯回歸 二項logistic回歸模型是一種分類模型,由條件概率分布P(Y|X ...
大家接觸的第一個聚類方法,十有八九都是K-means聚類啦。該算法十分容易理解,也很容易實現。其實幾乎所有的機器學習和數據挖掘算法都有其優點和缺點。那么K-means的缺點是什么呢? 總結為下: (1)對於離群點和孤立點敏感; (2)k值選擇; (3)初始聚類中心的選擇; (4)只能發現球狀簇 ...
計數,標記清除,標記整理,分代回收。 二.GC算法的工作原理及優缺點 1.引用計數算法實現原理 核心思 ...
常見分類算法的優缺點 ---摘自機器學習500問 貝葉斯分類 優點 1)所需估計的參數少,對於缺失數據不敏感。 2)有着堅實的數學基礎,以及穩定的分類效率。 缺點 1)假設屬性之間相互獨立,這往往並不成立。 (喜歡吃番茄、雞蛋,卻不 ...