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 ...
在 年 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 data mining algorithms ,可以参见文献 。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括: k means算法 http: blog.csdn.net baimafujinji arti ...
2017-11-10 15:18 0 1699 推荐指数:
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 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。 CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3 ...
系列文章:数据挖掘算法之k-means算法 [QQ群: 189191838,对算法和C++感兴趣可以进来] 今天主要讲到的是决策树算法,这是一种非常经典的分类算法,经过数据集的训练,能够高效的判断出一个数据项所属的类别。 决策树算法是一种有监督的学习 ...
决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型。如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线。 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备 ...
决策树(Decision tree) 决策树是以实例为基础的归纳学习算法。 它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从 该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类。从根 ...
从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员 ...
1、引言 决策树是建立在信息论基础之上,对数据进行分类挖掘的一种方法。其思想是,通过一批已知的训练数据建立一棵决策树,然后利用建好的决策树,对数据 ...
决策树分类是数据挖掘中分类分析的一种算法。顾名思义,决策树是基于“树”结构来进行决策的,是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如下图一个简单的判别买不买电脑的决策树: 下图是一个测试数据集,我们以此数据集为例,来看下如何生成 ...