相信大家在阅读数据手册的时候都看到Accuracy和Precision这两个词，你能否准确的区别它们，这样能够让你更好的理解数据手册的定义。AccuracyAccuracy is how close a measured value is to the actual (true) value.PrecisionPrecision is how

--------------------------------------------------------------------------------泛函分析（Functional Analysis）是现代数学的一个分支，隶属于分析学，其研究的主要对象是函数构成的空间。泛函分析是由对变换（如傅立叶变换等）的性质的研究和对微分方程以及积分方程的研究发展而来的。使用泛函作为表述源自变分法

【摘要】计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。例如，NASA轨道卫星上的地球观测系统EOS每小时会向地面发回50GB的图像数据；世界上最大的数据仓库之一，美国零售商系统Wal-Mart每天会产生2亿左右的交易数据；人类基因组数据库项目已经搜集了数以GB计的人类基因编码数据；大型天文望远镜每年会产生不少于10TB的数据，等等。大

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳

        1971年的图灵奖授予提出"人工智能"这一术语并使之成为一个重要的学科领域的斯坦福大学教授约翰. 麦卡锡（ John McCar- thy)。麦卡锡1927年9月4日生于波士顿。他的父亲是一个爱尔兰移民，做过木匠和渔夫，同时也是一个发明家和工会积极分子，拥有捻船缝机和桔汁冷冻机两项专利。麦卡锡的母亲是来自立陶宛的犹 太人，热心于女权运动，当过记 者。夫妻两人在20世纪30年代都曾参

 一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是

什么是神经网络？神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。我用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据，输进去神经网络后2、这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w，然后这些东东与阀值b相加后求和得到u，3、上面只

（一）SVM的八股简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、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。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和

Ensemble Learning现在基本上就叫集成学习。相关的概念有上面说的多模型系统（这实际上在很大程度上对应了机器学习里面的多专家混合）、Committee Learning、Modular systems、多分类器系统等等。这些概念相互之间有非常密切的联系，但仔细来说还是有些区别。问题是对这些概念的界定，目前并没有什么共识，有时不同的人在用

Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。神经元的非线性作用函数。（-x是幂数）人工神经网络的学习算法-BP算法神经网络的学习是基于一组样本进行的，它包括输入和输出（这里用期望输出表示），输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应。最初神经网络的权值（Weight）和阈值（Threshold）是任意给定的，学习就是逐渐调整权值和阈值使得网络的实际输出和期望输