数据挖掘-决策树ID3分类算法的C++实现
转自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例 集 ...
原文：javascript实现朴素贝叶斯分类与决策树ID3分类
今年毕业时的毕设是有关大数据及机器学习的题目。因为那个时间已经步入前端的行业自然选择使用JavaScript来实现其中具体的算法。虽然JavaScript不是做大数据处理的最佳语言，相比还没有优势，但是这提升了自己对与js的理解以及弥补了一点点关于数据结构的弱点。对机器学习感兴趣的朋友还是去用 python，最终还是在学校的死板论文格式要求之外，记录一下实现的过程和我自己对于算法的理解。源码在gi ...
2017-07-28 14:46 0 1671 推荐指数：
相关推荐
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 ...
ID3和C4.5分类决策树算法 - 数据挖掘算法（7）
与对象值之间的一种映射关系。 决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。决策树方法先根据训练集数据 ...
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 ...
数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树
贝叶斯定理（Bayes Theorem） 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier） 贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现 ...
朴素贝叶斯分类
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
第一篇：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中(点击查看：我的个人简历，求职意向，择司标准)，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全 ...
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 ...