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typhoon111木虫 (著名写手)
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[求助]
机器学习时如何给数据分配权重
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比如有些数据的可靠性高一些，在学习时可以给高一点的权重；有些数据比较古老，相对给低一点的权重。 有什么比较有效的办法呢？ |
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2楼2013-03-15 20:55:10
3楼2013-03-15 20:55:40
typhoon111
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typhoon111: 金币+15, ★★★很有帮助 2013-03-21 22:00:33
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A WEIGHTED SUPPORT VECTOR MACHINE FOR DATA CLASSIFICATION This paper appears in: Neural Networks, 2005. IJCNN '05. Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Date of Conference: 31 July-4 Aug. 2005 Author(s): Yang, Xu-Lei L. Sch. of Electr. & Electron. Eng., Nanyang Technol. Univ., Singapore Song, Qing; Cao, Aize Z. Volume: 2 Page(s): 859 - 864 vol. 2 Product Type: Conference Publications |
7楼2013-03-21 16:32:29
zheng0323
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typhoon111: 金币+5, ★有帮助 2013-03-26 21:30:05
typhoon111: 金币+5, ★有帮助 2013-03-26 21:30:05
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如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。 OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。 机器学习的算法有很多很多： 1、Mahalanobis 2、K-means 非监督的聚类方法 3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻 4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多个判别子分类器的组合 6、随机森林 由多个决策树组成 7、人脸检测/Haar分类器 使用Boosting算法 8、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法 9、K-近邻 最简单的分类器 10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快 11、支持向量机 SVM 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类 12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法 |
8楼2013-03-26 18:42:02
jeffary
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