【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战(超详细 附源码)

【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~构建的分类器总是希望有较好的性能,如何评估分类器性能,需要一些客观的指标进行评判。比如,如何评估分类器的准确率(模型评估)以及如何在多个分类器中选择“最好的”一个分类器性能的度量训练分类器的目的是使学习到的模型对已知数据和未知数据都有很好的预测能力,不同的...

【数据挖掘】朴素贝叶斯分类讲解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)

【数据挖掘】朴素贝叶斯分类讲解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理(Bayes Theorem)为基础,采用了概率推理方法算法原理贝叶斯定理提供了一种计算假设概论的方法 朴素贝叶斯分类贝叶斯分类算法在处理文档分类核垃圾邮件过滤有较好的分类效果 高斯朴素贝叶斯分类原始的朴素贝叶斯分类只能处理离散数据,当处理连续变...

高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(下)

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高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(上)

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【数据挖掘】SVM原理详解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~支持向量机(Support Vetor Machine,SVM)由Vapnik等人于1995年首先提出,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,并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中SVM建立在统计学习理论的VC维理论和...

【数据挖掘】KNN算法详解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)

【数据挖掘】KNN算法详解及对iris数据集分类实战(超详细 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K近邻(k-Nearest Neighbor Classification,KNN)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一,属于惰性学习法.惰性学习法和其他学习方法的不同之处在于它并不急于获得测试对象之前构造的分类模型,当接收一个训练集时,惰性学习法...

【数据挖掘】决策树中C4.5与CART算法讲解及决策树应用iris数据集实战(图文解释 附源码)

【数据挖掘】决策树中C4.5与CART算法讲解及决策树应用iris数据集实战(图文解释 附源码)

需要完整代码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1:C4.5算法Quinlan在1993年提出了ID3的改进版本C4.5算法。它与ID3算法的不同主要有以下几点(1)分支指标采用增益比例,而不是ID3所使用的信息增益(2)按照数值属性值的大小对样本排序,从中选择一个分割点,划分数值属性的取值...

人工智能、大数据、数据挖掘、机器学习-数据集来源(下)

多伦多大学http://www.cs.toronto.edu / 深入 / 数据 / datasets.htmlUCI 知识发现 (KDD) 归档http://kdd.ics.uci.edu/信息和计算机科学http://www.ics.uci.edu/加州大学欧文分校https://uci.edu...

人工智能、大数据、数据挖掘、机器学习-数据集来源(中)

Datamob.orghttp://datamob.org/datasetsFactualhttp://www.factual.com/topics/browseFreebasehttp://www.freebase.com/Googlehttp://www.google.com/publicdat...

人工智能、大数据、数据挖掘、机器学习-数据集来源(上)

一、有很多小伙伴说学习大数据和人工智能,需要用到数据,但是又不知道数据去哪里拿,这里我分享一下之前收藏过的一些网站给大家。二、先来回答大家两个问题:问题1:博客里所所涉及到的数据在哪里拿?后台总是有很多小伙伴想问我拿我博客的数据,关于经常被问到的,我都放在公众号匹配词汇中了࿰...

【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 )

文章目录一、 关联规则挖掘简介二、 数据集 与 事物 ( Transaction ) 概念三、项 ( Item ) 概念四、项集 ( Item Set ) 概念五、频繁项集六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例一、 关联规则挖掘简介Apriori 算法 是 关联规则 挖掘算法 ,关联规则 反映了 ...

数据挖掘的数据集资源

1、气候监测数据集 [url]http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b[/url] 2、几个实用的测试数据集下载的网站 [url]http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html[/url][url]http://www.cs...

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