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genetic_algorithm
- 提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性. 关 键 词: 分类 遗传算法 优化 机器学习 数据挖掘 分类规则.
rosetta-1[1].0.1
- ROSETTA C++库是一个C++类库和例程集合，支持基于可识别性的经验建模和数据挖掘。它由许多用于通用机器学习和粗糙集理论的例程组成。 -ROSETTA the C storehouse is a C kind of storehouse and the example regulation set, supports based on 鍙
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- 论机器学习和数据挖掘的区别和联系 很不错-very good very strong
Id3
- 数据挖掘、机器学习中经典的ID3算法，分类器java实现-Data mining, machine learning in the classical ID3 algorithm java classifier to achieve
datamining
- 通用机器学习及数据挖掘的特征提取及贝叶斯网络程序-General machine learning and data mining feature extraction and the bayesian network program
Applied_Data_Mining
- 《实用数据挖掘》 本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。 本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和
relief
- relief 特征选择 机器学习 数据挖掘 特征权重-Relief feature selection machine learning data mining feature weights
demoGraphKSVM
- 机器学习数据挖掘人工智能中间图核构造——图形核函数的构造-machinelearning datamining graph kernel
各种数据挖掘算法实现
- 文件包含近10种数据挖掘算法的代码，是机器学习的好帮手
模式识别与机器学习中文版.pdf
- 很好的一本专业书，可以用于数据挖掘的学习(A good book, can be used for data mining learning)
wifi_simple_model_64_optimize
- 比赛背景 随着互联网移动支付的迅速普及，我们享受到越来越多的生活便利。如当您走入商场的某家餐厅时，手机会自动弹出该餐厅的优惠券；当您走入商场服装店时，手机可以自动推荐这家店里您喜欢的衣服；在您路过商场一家珠宝店时，手机可以自动提示您想了很久的一款钻戒已经有货了；离开商场停车场时，手机在您的许可下可以自动交停车费。这些您所享受的贴心服务都离不开背后大数据挖掘和机器学习的支持。在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务，是各大互联网公司智能化拓展的新战场。(Match background
xtfpmfr
- 支持向量机用于分类和回归,SVM的经典文献,搞机器学习的人必备文献,()
数据挖掘中十大经典算法
- 机器学习十大算法、大数据、数据挖掘、机器学习(classic machine learning algorithm)
Python中的数据挖掘（情感标记句）
- 这些代码实例创建了一个有效的、可执行的原型系统：一个使用“0”（负面情绪）或“1”（正面情绪）对产品的评论（"评论的情感分类"的英文）进行分类的app。(These code instances create an effective and executable prototype system: a app that uses "0" (negative emotion) or "1" (positive mood) to comm
CART
- 对汽车评估的分类决策树构建,使用了常用的python的机器学习库scikit-learn(Construction of classified decision tree for automobile evaluation,Use the common Python's machine learning library scikit-learn)
数据挖掘概念与技术频繁模式
- 数据挖掘中的频繁模式、关联和相关。用于挖掘不同物品属性之间的关联规则。(Frequent patterns, associations, and correlations in data mining. It is used to mining association rules between properties of different items.)
机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
周志华：数据挖掘与机器学习
- 一个阐释数据挖掘与机器学习的文档，对于了解数据挖掘和机器学习有极大帮助(A document that interprets data mining and machine learning is of great help in understanding data mining and machine learning.)
大数据与大数据机器学习
- 数据挖掘作为一种现阶段很有用的方式，应用在各个领域。本文比较详细，可以借鉴看看。(Data mining, as a very useful way at this stage, is applied in various fields. We can learn from it.)
逻辑回归
- 根据标签，完成SVM下的多分类数据识别，数据可以是字符或者信号，可以达到较高的识别精度(The multi-classification data recognition under SVM was completed)