数据挖掘实用机器学习技术英文版
1.包括算法的基本方法:推理基础规则、统计模型、分治(构建决策树)、covering 算法、挖掘关联规则、线性模型(包括线性回归和分类)、聚类。 2.Credibility(评估) 3.实践:真正的机器学习模式 4.转化:将输入和输出工程化
1.包括算法的基本方法:推理基础规则、统计模型、分治(构建决策树)、covering 算法、挖掘关联规则、线性模型(包括线性回归和分类)、聚类。 2.Credibility(评估) 3.实践:真正的机器学习模式 4.转化:将输入和输出工程化
本程序在Windows XP、Visual C++6.0版本环境下编译通过。需要rtcdll.dll文件(此文件一般在Windows安装目录下的system32文件夹中)。另外,MMSYSTEM.H头文件一般在“C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\VC98 \Include”目录下(请读者按照自己安装VC++的目录查找)。 运行程序需要摄像头和麦克风等设备。 详细见内附使用说明
新建一个机遇对话框的应用程序,单击《录音》按钮开始录音,直至单击《停止》按钮停止录音,并且可以通过单击《播放》按钮播放录制的声音,该功能通过MCI()函数来实现
用mathmatica实现的数字图像处理实例,分为图像的导入,二值化,填充,提取,特征识别等,实例图像是基于一张细胞的显微图片,应用算法实现对病变细胞的识别和标记