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文章目录 一、生成随机数 1.1 rand 1.2 unifrnd 1.3 联系与区别 二、引入 2.1 引例 2.2 基本思想 2.3 优缺点 三、实例 3.1 蒙特卡洛求解积分 3.2 简单的实例

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数据挖掘十大算法思维导图：（1）聚类：k-Means；(2)分类：C4.5、kNN、Naive Bayes、CART；(3) Bagging and Boosting：AdaBoost；(4) 统计学习：SVM、EM；(5)链接挖掘：PageRank；（6）关联分析：Apriori。

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数据挖掘十大算法的学习资料。机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性值与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应具有上述属性值的子对象。决策树仅有单一输出；若需要多个输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。

java8 集合源码分析 数据挖掘十大类经典算法 基于Java8实现。 算法目录 常用的标准数据挖掘算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法 Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类 Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法 Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法 Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法 Gra

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