DataMiningAlgorithms Top 10Algorithms in Data Mining
数据挖掘中的10大算法抽象的介绍参考:1. 数据挖掘的10大算法2. ICDM 06关于“数据挖掘中数据挖掘的10大算法”的小组讨论3. 数据挖掘的10大算法4. 数据挖掘前10大算法的18个候选算法5. T-61.6020计算机与信息科学专题课程II P:数据挖掘和机器学习中的流行算法6. IEEE数据挖掘国际会议
数据挖掘
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2024-10-31
Inductive Learning Hypothesis in Decision Tree Algorithms
归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值,因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息,只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设:任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数,则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。(Function Approximation)。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题(4)第6章决策树
数据挖掘
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2024-10-31
Mining_Massive_Datasets_Algorithms
本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法,甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。
数据挖掘
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2024-10-31
MATLAB Derivative Pricing Techniques and Algorithms
MATLAB求导代码衍生定价的一些衍生定价活动结果。练习涵盖了衍生工具定价的不同算法,并研究了它们的特性。还探讨了与衍生产品定价有关的主题,例如估计信用违约掉期利差的代理方法。所有主题的算法均使用Python和MATLAB进行编码。此存储库中涵盖的主题方法包括:
定价:
欧洲选择
美式期权
数字选项
亚洲选项
希腊文:
欧洲选择
美式期权
数字选项
亚洲选项
定价方式:
二叉树
蒙特卡洛法
布莱克-舒尔斯公式
偏不同方程(FTCS和Crank-Nikolson方案)
减少方差的技术:
凹凸重估法
似然比法
套期保值:
Delta套期保值
CDS传播代理方法(Python):
路口横截面具有股
Matlab
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2024-11-04
Discussion on the Performance of Artificial Ant Colony Algorithms
此处BE为本次优路线上的边集。 5.3 人工蚁群算法性能的讨论,人工蚁群算法是一种基于种群的进化算法。作为一个新兴的研究领域,虽它还远未像GA、SA等算法那样形成系统的分析方法和坚实的数学基础,但目前已有一些基本结果。在M. Dorigo三种不同的模型中,循环路径),( ji上信息量的增量ijτΔ不同:1)Ant-quantity system模型中, ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ + =Δ其它之间经过和只蚂蚁在时刻若第,0 1, ijttk d Q ij k ijτ;2)在Ant-density system模型中, ⎩ ⎨ ⎧ + =Δ其它之间经过和只蚂蚁在时刻若第,0 1, ijttkQk ijτ
Matlab
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2024-11-04
Data_Mining_Concepts_Models_Methods_Algorithms
数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts,Models,Methods,and Algorithms(美)Mehmed Kantardzic著,闪四清、陈茵程、雁等译,清华大学出版社
数据挖掘
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2024-11-07
Top NoSQL Time Series Databases Overview
Time Series Database (TSDB) is a database system specifically designed for efficiently storing, managing, and processing time series data. This type of data typically involves numerical values associated with specific timestamps, commonly found in monitoring, IoT, financial transactions, and operati
NoSQL
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2024-10-30
Dense Subgraph Discovery Algorithms A Comprehensive Review
密子图发现算法综述
摘要
本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关,但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题,对现有文献进行了系统性的整理和讨论,以便读者更容易理解这一主题。
关键词
密子图发现
图聚类
1. 引言
在各种网络中,密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置,研究者们也关注图中的密集区域,这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上,密集区域具有较小的直径,使得内部路由操作更快捷,甚至支持简单的全局路由策略。
2. 图术语与密度度量
在探讨各种密子图发现算法之前,本节概述了图的基本术语及密度
算法与数据结构
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2024-10-31