文章 2017-12-12 来自:开发者社区

数据挖掘十大经典算法——CART

数据挖掘十大经典算法(10) CART 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树, 分类回归树是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 决策树生长的核心是确定决策树的分枝准则。 1、 如何从众多的属性变量中选择一个当前的最佳分支变量; 也就是选择能使异质性下降最快的变量。 .....

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数据挖掘十大经典算法——Naive Baye

数据挖掘十大经典算法(9) Naive Baye 简介 贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的,即假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概4英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果。 尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定....

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文章 2017-12-12 来自:开发者社区

数据挖掘十大经典算法——kNN

数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空 间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 2、KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几...

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数据挖掘十大经典算法——AdaBoost

数据挖掘十大经典算法(7) AdaBoost AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,是一种机器学习方法,由Yoav Freund和Robert Schapire提出。AdaBoost方法的自适应在于:前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中,AdaBoost方法相对于大多数其它.....

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数据挖掘十大经典算法——PageRank

数据挖掘十大经典算法(6) PageRank PageRank,网页排名,又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里•佩奇(Larry Page)之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里.....

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数据挖掘十大经典算法——EM

数据挖掘十大经典算法(5) EM 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常...

文章 2017-12-12 来自:开发者社区

数据挖掘十大经典算法——Svm

数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一 种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化 几...

文章 2017-12-12 来自:开发者社区

数据挖掘十大经典算法——k-means

二、数据挖掘十大经典算法(2) k-means 术语“k-means”最早是由James MacQueen在1967年提出的,这一观点可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。1957年,斯图亚特•劳埃德最先提出这一标准算法,当初是作为一门应用于脉码调制的技术,直到1982年,这一算法才在贝尔实验室被正式提出。1965年, E.W.Forgy发表了一个本质上是相同的方法,.....

文章 2017-12-12 来自:开发者社区

数据挖掘十大经典算法——C4.5

一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优...

文章 2017-11-08 来自:开发者社区

【转】数据挖掘十大经典算法--KNN

右图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 knn的思想比较简单,从训练样本中找出K个与其最相近的样本,然后看这k个样本中哪个类别的样本多,则待判定的值(或说抽样)就属于这个类别。   公式表示为:1,对所有的样本求距离 ,...

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