题目：有一个网页抓取器每秒钟抓取一个网页，定义一个API，每次调用的时候要等概率的从目前已经抓取的网页中随机选取一个，应该怎么实现？分析：这题题目定义有一定迷惑性，最直接的思路貌似应该是先保存当前采集到的所有网页，然后随机采样，这显然不是这题的考点。这题想只用O（1）的空间。其实就等价于有一个很长的数据流，数据量大到无法载入内存，怎么做随机等概率采样？容易想到的思路是产生一个0到1之间的随机数，然

WEKA使用教程目录1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则（购物篮分析）5. 分类与回归6. 聚类分析1. 简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到。同时weka也

课程文本分类project SVM算法入门转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(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[10]。

Candidate-Elimination算法是数据挖掘中的一种概念学习算法，部分解决Find-S的不足，可以输出所有与训练样本一致的概念，同时利用概念间偏序关系来指导搜索，其伪代码描述如下Initialize Gto the set of most-general hypotheses in HInitialize Sto the set of most-specific hypoth...

Candidate-Elimination算法是数据挖掘中的一种概念学习算法，部分解决Find-S的不足，可以输出所有与训练样本一致的概念，同时利用概念间偏序关系来指导搜索，其伪代码描述如下Initialize Gto the set of most-general hypotheses in HInitialize Sto the set of most-specific hypoth

该算法是概念空间挖掘最简单的算法，只考虑了正实例，不断做泛化，实际上求得了一个最特化边界概念挖掘需求C++实现#include <iostream>#include <string>using namespace std;#define MAXTRAIN 4#define MAXLEN 7int main(){int i, j;str...

本文主要描述基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文档分类器的设计及实现，包括数据预处理、贝叶斯算法及KNN算法实现。本分类器的完整工程可以到点击打开链接下载，详细说明的运行方法，用eclipse可以运行，学习数据挖掘的朋友可以跑一下，有问题可以联系我，欢迎交流：）。本文主要内容如下：对newsgroup文档集进行预处理，提取出30095 个特征词计算每篇文档中的特征词的...

本文接数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文档分类器的JAVA实现（上）本分类器的完整工程可以到点击打开链接下载，详细说明的运行方法，用eclipse可以运行，学习数据挖掘的朋友可以跑一下，有问题可以联系我，欢迎交流：）上文中描述了newsgroup18828文档集的预处理及贝叶斯算法的JAVA实现，下面我们来看看如何实现基于KNN算法的newsgroup文本分类..

该算法是概念空间挖掘最简单的算法，只考虑了正实例，不断做泛化，实际上求得了一个最特化边界概念挖掘需求C++实现#include#includeusing namespace std;#define MAXTRAIN 4#define MAXLEN 7int main(){int i, j;string state[MAXTRAIN][MAXLEN];

CREATEPROCEDURE[dbo].[pro_CURSOR]ASBEGIN--声明一个游标DECLAREMyCURSORCURSORFORSELECTuserid,depidFROMusers--打开游标openMyCURSOR--声明两个变量declare@useridvarchar(50)declare@depidvarchar(50)--循环移动fetchnextfromMyCURSO