数据挖掘十大算法之决策树详解（1）[通俗易懂]在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上，与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（top10dataminingalgorithms）。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的5个。本文主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法
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在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：
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机器学习中的数学——激活函数（六）：Parametric ReLU（PReLU）函数PReLU也是ReLU的改进版本：PReLU(x)={x,x>0αix,x≤0PReLU(x)=\left\{\begin{aligned}x&\quad,x>0\\\alpha_ix&\quad,x\leq0\\\end{aligned}\right.PReLU(x)={xαix,x>0,x≤0PReLU函数中，参数α\alphaα通常为0到1之间的数字，并且通常相对较小。如果αi=0\alpha_i=0αi=0
神经网络实现手写数字识别（MNIST）[通俗易懂]一、缘起原本想沿着传统递归算法实现迷宫游戏——>遗传算法实现迷宫游戏——>神经网络实现迷宫游戏的思路，在本篇当中也写如何使用神经网络实现迷宫的，但是研究了一下，感觉有些麻烦不太好弄，所以就选择了比较常见的方式，实现手写数字识别（所谓的MNIST）。二、人工神经网络简介从小至蚂蚁（没有查到具体数目，有的说蚂蚁大脑有25万个神经细胞，也有说是50万个），大至大象…
