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- 数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery，DMKD）技术就是在这样的背景下产生的，是在数据库技术、机器学习、人工智能、统计分析、模型逻辑、人工神经网络和专家系统等基础上发展起来的新兴交叉科学，是继网络之后的又一个技术热点。如果将数据库中的大量数据比喻为矿床，则DMKD技术就是从这矿床中挖掘知识的“金块”的工具。由于其诱人的前景和巨大的难道，使得DMKD成为计算机信息处理领域的研究热点和前沿技术。-Data Mining and Knowledge
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- 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢-This is our school s machine learning PPT, hope you like
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- 关于机器学习领域分类的随机森林算法的相关学习资料-learning things about random forests
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- 机器学习和数据挖掘有密切的联系，本文放在一起做一个粗浅的介绍-Machine learning and data mining are closely linked, the paper together to make a crude descr iption
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- 关于支持向量机的算法 支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-On support vector machine support vector machine algorithm to solve small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition showed the advantage of many special, and can be
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- 机器学习中关于贝叶斯公式和全概率公式的PPT讲解 很全面细致-Bayesian machine learning on the total probability formula and the formula is very comprehensive and detailed explanation of PPT
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- :流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形
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- 机器学习书籍，Tom M.Michell的经典之作，中文版！
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- 机器学习的综述性材料，特别是从事boost的集成学习方法，对研究模式识别的人也有帮助-Overview of machine learning materials, especially in the boost the integration of learning methods, help the people of the pattern recognition
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- 随机游走在计算机学科的信息检索领域已经得到了成功的应用，现在正被 越来越多地应用到机器学习和数据挖掘等领域。在此背景下，我们提出图上的 随机游走学习，创造性地将随机游走作为一项基本技术，用于改善传统的有监 督学习，半监督学习和无监督学习中的困难问题-Random walk has been successfully applied in computer science, information retrieval, is now being increasingly applied
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- 主要介绍在大型数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Large Databases, KDD）的各种技术，是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。 本课程讲授的主要内容包括：数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘，涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
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- 这本书提供了一个全面的基础，在机器学习的概念，以及在现实世界中数据挖掘的情况下，将机器学习的工具和技术的实用的建议。在里面，你会学到所有你需要知道的关于编写，解释输出，评估结果，以及算法的心脏成功的数据挖掘方法，包括过去和基于Java的方法，在尝试和真正的技术当代研究的前沿。如果你参与的任何级别的工作从大的数据集合中提取有用的知识，写清楚，并有效地说明本书将证明是一个非常宝贵的资源。 补充作者的指令，是一个全功能的独立于平台的Java软件的机器学习系统，可供下载。将它应用到的样本数据集
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- 林智仁06年机器学习暑期学校讲义Talk at Machine Learning Summer School 2006, Taipei-Lin Zhiren 2006 Machine Learning Summer School handouts Talk at Machine Learning Summer School 2006, Taipei
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