什么是机器学习分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
理解这个算法： 这个算法是用来给特征值分类的，是属于有监督学习的领域，根据不断计算特征值和有目标值的特 ...
原文：浅谈对机器学习方法（决策树，SVM，knn最近邻，随机森林，朴素贝叶斯、逻辑回归）的理解以及用sklearn工具实现文本分类和回归方法
一 决策树 定下一个最初的质点，从该点出发 分叉。 由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二 SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： 它既可应用于线性 回归问题 分类，也可应用于非线性分类 通过调节核函数参数的设置，可将数据集映射到多维平面上，对其细粒度化，从而使它的特征从二维变成多维，将在二维上线性不可分的问题转化为在多维上线性可 ...
2017-07-20 01:22 0 10609 推荐指数：
相关推荐
python实现随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯的新闻文本分类
实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成， 本文主要参考：https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者（我）通过本程序的学习可以巩固 ...
AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]
分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习) 2、KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定)，时间复杂度高，适合小数据 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算 ...
常见分类算法模型的运用与比较——K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林
k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 使用数据范围：数值型和标称型 决策树是一种基本的分类方法，也可以用于回归。决策树模型呈树形结构。在分类问题 ...
OpenCV3 SVM ANN Adaboost KNN 随机森林等机器学习方法对OCR分类
转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化，下面列举opencv3的机器学习类方法实例： 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能，其中神经网络和adaboost训练速度很慢 ...
[学习记录]sklearn贝叶斯及SVM文本分类
贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据，通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类，采用词袋模型的方法，即统计每篇新闻的单词，不考虑单词间的联系，仅仅考虑它们出现的频率。 11314代表有11314篇文章 ...
机器学习实战1：朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...
机器学习算法·决策树和朴素贝叶斯算法
机器学习算法·决策树和朴素贝叶斯算法 一、问题描述 1912年当时世界上体积最庞大，内部设施最豪华的客运轮船’泰坦尼克号’，拥有美誉‘永不沉没’。然而在第一次下水穿越大西洋时，就在航行中撞上冰山，永远沉没海底。船上丧生者达到1500多人。假如我们穿越时空回到了过去，成为船上的一名普通乘客 ...