作为一项学校作业，我需要实现我打算用Java实现的朴素贝叶斯算法。为了了解它是如何完成的，我阅读了“数据挖掘-实用机器学习工具和技术”一书，其中有一节是关于这个主题的，但我仍然不确定一些阻碍我进步的主要观点。由于我在这里寻求指导而不是解决方案，我会告诉你们我的想法，我认为正确的方法，并要求更正/指导作为返回，我们将不胜感激。请注意，我是朴素贝叶斯算法、数据挖掘和一般编程方面的绝对初学者，因此您可能会在下面看到愚蠢的评论/计算:我得到的训练数据集有4个属性/特征，它们是数字的并且使用Weka(在范围[01]内)标准化(没有缺失值)和一个标称类(是/否)1)来自csv文件的数据是数字HEN
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我正在研究(作为类(class)要求的一部分)Java7中新的Fork-Join框架，并分析与传统线程机制相比的性能改进。什么样的分而治之算法可以保证在新的forkjoin框架下运行得更快。您能否建议我可以用来分析性能差异的任何非平凡算法。
我编写了一个java程序来执行CURE聚类。我希望将这个程序作为聚类算法添加到weka中并可视化聚类。有没有人已经在weka上实现了它？任何指向它的链接都会非常有帮助。我该如何处理？ 最佳答案 Weka在聚类方面非常薄弱。实际上，Weka中的集群几乎不存在。例如的实现OPTICS本质上是只是调用但根本没有集成的外部程序。你可能想看看ELKI，http://elki.dbs.ifi.lmu.de/这就像用于聚类和离群值检测的Weka(虽然它没有分类——这是Weka的强项)。不过，它也还没有CURE。但是还有许多其他聚类器和可视化。
我刚刚了解到，随着apache速度的提高，指令也会添加到空白区域。例如:#foreach($recordin$rows)#foreach($valuein$record)$value#end#end有了这样的东西，我最终得到了#foreach语句、#end语句等的额外行。这不是我想要的，所以我发现我可以像这样在行尾屏蔽评论:#foreach($recordin$rows)#**##foreach($valuein$record)#**#$value#**##end#end但这很难读。有什么方法可以告诉速度引擎不要格式化我的指令吗？也许我做错了什么？谢谢。 最
我正在尝试创建一种递归方法，该方法使用Horner算法将以n为底的小数转换为以10为底的小数。我在这里和所有地方都进行了搜索，但找不到任何地方详细处理小数部分。提醒一下，我在递归方面很弱，因为我还没有在我的编程课上正式学习它，但已经被另一个类(class)分配了。我能够创建一个方法来处理数字的整数部分，而不是小数部分。我觉得我写的方法相当接近，因为它让我的测试数字的答案加倍(可能是因为我正在测试基数2)。传递的第一个参数是一个填充有系数的int数组。我不太关心系数的顺序，因为我正在使所有系数相同以对其进行测试。第二个参数是基础。第三个参数初始化为系数数减1，我也将其用于整数部分方法。我
在大学里，我们接到了一项作业，在给定图像的情况下，我们必须识别“图形”、它们的颜色以及其中的“像素组”数量。让我解释:上图有一个图(在图像中可以有多个数字，但让我们暂时忘记这一点)。Canvas的背景颜色是0,0处的像素(在本例中为黄色)图形的边框颜色为黑色(可以是Canvas背景色以外的任何颜色)。图形的背景颜色为白色(也可以与Canvas的背景颜色相同)。一个图形只能有一种背景颜色。图中有两个像素组。一个是蓝色像素池，另一个是内部带有一些绿色的红色像素池。如您所见，像素组像素的颜色无关紧要(它只是与图形的背景颜色不同)。重要的是他们接触(甚至是对角线)这一事实。因此，尽管有两种不同
我有8个文件。每一个大约1.7GB。我正在将这些文件读入一个字节数组，并且该操作足够快。然后按如下方式读取每个文件:BufferedReaderbr=newBufferedReader(newInputStreamReader(newByteArrayInputStream(data)));在顺序意义上使用单核进行处理时，大约需要60秒才能完成。但是，当将计算分布在8个独立的核心上时，每个文件花费的时间远远超过60秒。由于数据都在内存中并且没有执行任何IO操作，因此我假设每个核心处理一个文件的时间不会超过60秒。因此，总共8个文件应该在60多秒内完成，但事实并非如此。我是否缺少有关Bu
文章目录A星算法基本原理什么是寻路算法算法的思路算法实现脚本1————cconst.cs脚本2————AStar.csUnity演示演示样例一演示样例二演示样例三演示样例四俗话说，好记性不如烂笔头，对于有了解过寻路算法的同学，对于A星算法应该不陌生；为了巩固下这个算法的理解，所以利用Unity演示了算法的过程；本文的基本构成分为基本原理+算法实现+Unity演示三个步骤。A星算法基本原理什么是寻路算法寻路算法是在指定地图中，NPC可以根据起始点和目标点，计算出一条比较合理的链接路线（通常需要最短路径）；在地图中，路点可以分为两种，一种是普通路点，一种是障碍路点（墙、水、坑等），算法的目的就是要
文章目录1:引言：从CNN、RNN到Transformers自然语言处理的挑战传统方法的限制Recurrentneuralnetworks|循环神经网络HowRNNworks:RNN的工作原理RNN的数学模型最新研究发展：RNN、LSTM等Transformers的出现GPT和ChatGPT2:基本概念编码器解码器训练Transformer模型自注意力机制注意力分数计算公式
🧨概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。SVM的核心思想是找到一个超平面，这个超平面能够最好地将数据分为两类，即在保证分类准确的情况下，使得两个类别的数据到超平面的最小距离（即间隔）最大。对于线性可分的数据，SVM通过硬间隔最大化学习一个线性分类器。这意味着所有训练样本都能够被超平面正确分开，并且最近的样本点与超平面之间的距离（即间隔）达到最大。当数据不是完全线性可分时，SVM通过软间隔最大化来学习一个线性分类器。这意味着允许一些样本不满足硬间隔的要求，但仍然尽可能地使间隔最大化。对于非线性可分的数据，SVM使用核技
