在机器学习领域中，分类算法是最常用的一种算法，其主要目的是将数据集划分成不同的类别，以便对数据进行分析和预测。在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。K-近邻算法（K-N
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2023-11-03 09:53:19
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马上各种算法竞赛又要开始了，写这篇博客的主要目的是复习和巩固已经学过的算法，而不是从零开始学习新的算法。 所以对于不会对算法内容进行过多的阐述和讲解，而是以代码展示为主，阅读需要有一定的算法基础。二分二分查找（binary search），又称折半查找，是一种搜索算法，适用情况为：有一个区间，有一个判定条件，它们之间满足这样的一个关系：这个区间内存在一个分界点，分界点左边的值均不满足该判定条件，分
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2024-06-23 08:56:00
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第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段 文章目录第五篇 Java垃圾回收相关算法 - 应用阶段前言一、分代收集算法1.概述2.基本思想3.例子二、增量收集算法1.概述2.基本思想3.缺点三、分区算法1.概述 前言前面所有这些算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。一、分代收集算法1.概述分代收集算法，是基于这样一个事实:不同的对象的生命周期是不一样的。因
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2024-07-08 22:13:39
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# 分类算法在Java中的应用
分类算法是机器学习中的一种重要技术，广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域。它的主要目标是将输入数据分配到事先定义好的类别中。在不同的应用场景中，选择合适的分类算法至关重要。本文将介绍几种常见的分类算法，并通过Java示例来展示其基本实现。
## 常见分类算法
1. **决策树（Decision Tree）**
决策树通过一系列规则将数据分解成更小的部分
# Java分类算法实现
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Java实现分类算法。分类算法是机器学习中的一种重要方法，用于将数据集根据一些特定的特征划分为不同的类别。本文将介绍分类算法的整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 分类算法流程
下表展示了实现分类算法所需的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | **数据预处理** 在开始之前，我们需要对数
原创
2023-08-04 17:19:20
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从如何判定对象消亡的角度出发，垃圾回收算法可以划分为：“引用计数式垃圾回收”和“追踪式垃圾收集”两大类。 我们目前所知的垃圾回收算法比如：标记-清除、标记-整理、标记-复制算法都属于追踪式垃圾收集。我们目前的的垃圾收集器，大多都遵循了“分代收集”的理论进行设计。 “分代收集”建立在两个分代假说之上：弱分代假说：绝代多数对象都是朝生夕灭的。强分代假说：熬过越多次垃圾收集过程的对象就越难以消亡。由这两
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2024-07-08 17:48:31
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排序算法是我们在学习中最常见的一类算法，也是在笔试和面试中常考的题型之一，以下分类整理了常用的排序算法，以便自己后续查看和复习。 一、插入类排序（直接插入排序、折半插入排序、希尔排序等）1.二分查找（折半查找 / 插入排序，要求待查找的序列有序）public int binarySearch(int[] array,int a){
int lo=0;
int hi=array.lengt
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2023-11-10 02:54:56
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@Override
public List<CategoryEntity> listWithTree() {
// 1、查出所有分类 设置为null查询全部
List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
// 2、组装成父子的树形结构
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2023-05-22 21:32:13
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常见分类模型与算法 线性判别法 距离判别法 贝叶斯分类器 决策树 支持向量机(SVM) 神经网络 1.线性判别法 原理：用一条直线来划分学习集（这条直线不一定存在吗？），然后根据待测点在直线的哪一边决定它的分类 R语言实现：li
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2023-11-16 20:46:54
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# Java 分类选择算法
分类选择算法是一种常用的算法，在数据挖掘和机器学习中经常用于实现分类任务。这类算法通过对已知类别的数据进行分析，构建分类模型，进而对新的数据进行分类。本文将聚焦于Java中的一些常见分类选择算法，并通过示例代码帮助大家理解它们的工作原理。
## 分类选择算法的基本概念
分类选择算法旨在根据已知数据的特征来判断数据所属的类别。通常，这类算法依据某些规则（例如决策树、
# 用 Java 实现分类算法
## 介绍
随着数据科学的飞速发展，分类算法在机器学习领域的应用越来越普遍。分类算法是一种监督学习方法，它通过已有的数据对新的数据进行分类。在本篇文章中，我们将探索 Java 中的分类算法，并提供示例代码以帮助您更好地理解这些概念。
## 分类算法的基本概念
分类算法通过训练数据集构建模型，以便对新的数据进行预测。常见的分类算法包括：
1. **决策树**
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。内排序：在排序过程中，所有元素调到内存中进行的排序，称为内排序。内排序是排序的基础。内排序效率用比较次数来衡量。按所用策略不同，内排序又可分为插入排序、选择排序、交换排序、归并排序及基数排序等几大类。外排序：在数据量大的情况下，只能分块排序，但块与块间不能保证有序。外排序用读/写外存的次数来衡量其效率。简单地说，在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内
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2024-07-25 19:38:51
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目录排序算法概述一、基于比较的排序1.选择排序2.冒泡排序3.插入排序4.希尔排序5.快速排序6.归并排序7.堆排序二、线性时间的排序8.计数排序9.桶排序10.基数排序排序算法概述常见排序算法主要分为两种（本文log皆以2为底）：基于比较的排序：被排序对象属于Compareable类型，使用CompareTo()进行比较排序。除了赋值、引用运算外，这是仅有的对输入数据的操作。由决策树可证，对于含
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2024-01-13 04:12:03
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# Java 文章分类算法
## 介绍
文章分类算法是一种机器学习算法，用于将一篇文章分到特定的类别中。在自然语言处理领域中，文章分类是一个重要的任务，可以应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
Java 是一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言，具有丰富的类库和工具支持。本文将介绍如何使用 Java 实现一个简单的文章分类算法。
## 算法原理
文章分类算法通常基于机器学习技术
原创
2023-09-20 22:57:40
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1 . 题目要求：对用户轨迹进行分类，相同或相近的轨迹归为一类背景：多个人在操场上随意散步。从用户进入操场到离开操场记录下他每步踩下的坐标（x,y） 假设他共走了n步，把他经过的全部坐标按序记录下来，就是他的运动轨迹：(x1,y1) (x2,y2),…(xn,yn) 要求把全部M个人的轨迹分类，相同或相近的轨迹归为一类。注意：每个人的步数可能不一样，步距也可能步一样，进入和离开操场的地点都是随意的
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2023-07-22 00:27:53
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前两篇博客对TRACLUS算法进行了综述和概要说明了该框架有两个阶段，分段和归组。这篇博客将详细对轨迹分段这一阶段进行说明。轨迹分段TRAJECTORY PARTITIONING1、相关属性轨迹分段的首要目标是找到轨迹行为迅速变化的点（直观地说，就是角度变化大的点），称之为特征点。从轨迹中确定了一组特征点。然后，轨迹被每个特征点分段，每个分段用两个连续特征点之间的一条线段表示。也就是说，被划分为一
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2023-10-11 15:12:28
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K邻近(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。下面用一个例子来说明一下：电影名称打斗次数接吻次数电影类型California Man3104RomanceHe’s Not Real
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2024-08-12 12:44:29
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在java的学习和使用当中，总是会遇到各种各样的问题，这就要求我们对于java知识点的把握十分到位，并且可以熟练运用。今天就来为大家介绍在java中泛型集合算法以及其他集合的具体内容。一起来看看吧。首先来看一下泛型集合算法，主要包括下面这些内容。一、排序对列表元素排序，代码如下所示：static > void java.util.Collections.sort(List elements
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2023-10-17 17:31:22
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1.本节引言：可能有的一些疑问：1.什么是.9图片？ 答：图片后缀名前有.9的图片,如pic1.9.png这样的图片2. .9图片能干嘛？ 答： 在图片拉伸的时候特定的区域不会发生图片失真，而不失真的区域可以由我们自己绘制 3. .9图片用什么做？ 答：工欲善其事，必先利其器，做.9图片的工具有：①Android SDK自带：draw9patch.bat，不过这玩意出
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2024-07-02 22:45:37
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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2023-07-02 13:41:12
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