6 杨之之

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kaggel[6] - recommend missing links in a social network

比赛地址:http://www.kaggle.com/c/FacebookRecruiting本篇看一个不太一样的,关于图

2014-07-20 16:14:39

weka[11] - DBSCAN

DBSCAN介绍可以看wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/DBSCAN

2014-07-16 19:34:15

Kaggle[5] - Can you predict if a listener will love a new song?

比赛页面:http://www.kaggle.com/c/MusicHackathon

2014-07-16 18:43:49

Kaggle[4] - Online Product Sales

比赛链接:https://www.kaggle.com/c/online-sales

2014-07-13 10:13:55

Kaggle[3] - Job Salary Prediction (Adzuna)

http://www.kaggle.com/c/job-salary-prediction

2014-07-11 14:45:32

Kaggle[2] - Predict the click through rate (KDD12 trackl2)

比赛链接:http://www.kddcup2012.org/c/kddcup2012-track2

2014-07-09 17:03:57

weka[10] - SimpleKmeans

classification的算法还有一些,不过

2014-07-09 13:17:44

weka[9] - Naive Bayes

Naive Bayes就不做具体介绍了,很简单的

2014-07-08 10:27:29

Kaggle[1] - Loan Default Prediction - Imperial College London

比赛页面http://www.kaggle.com/c/loan-default-prediction

2014-07-03 14:48:10

weka[8] - Logistic Regression

Logistic Regression(逻辑回归),应该也是鼎鼎有名了。

2014-06-29 17:31:10

Dimension Reduction - feature selection

前一篇谈到了feature extraction。这里可以先做一些jia

2014-06-26 11:44:18

weka[7] - Adaboost

前面已经分析完bagging,当然不得不提boosting了。作为boosting方法中,名气最大的suan

2014-06-25 19:51:31

Dimension Reduction - feature extraction

降维是一个很重要的问题,因为我们

2014-06-21 14:03:42

关于下阶段的安排

这几天忙着面试,终究因为身份问题

2014-06-20 10:42:39

随机模拟的基本思想和常用采样方法(sampling)

本文转自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7768833

2014-06-17 10:04:29

weka[6] - Random Forest

终于来到Random Forests啦。关于Random FP

2014-06-16 23:33:06

weka[5] - Bagging

111

2014-06-16 13:10:20

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)作者:July、pluskid ;致谢:白石、JerryLead出处:结构之法算法之道blog。前言    动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清

2014-06-14 19:31:11

常见面试之机器学习算法思想简单梳理

前言:  找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大。  纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺

2014-06-14 19:22:01

weka[4] - J48(三)

前两篇算是简要说完了分裂和剪枝。下面可以进入正题,看看J48是如何工作的。

2014-06-14 09:00:36

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