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】
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 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。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 简单 ...
原文：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 sklearn转换器 特征工程 和预估器 机器学习 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 模型选择与调优 朴素贝叶斯算法 假定特征互独立 贝叶斯公式 概率计算 拉普拉斯平滑系数 ，假定独立，对缺失数据不敏感，用于文本分类 决策树 找到最高效的决策顺序 信息增益 关键特征 信息熵 条件熵 可以可视化 随机森林 bootsta ...
2019-03-10 12:07 0 975 推荐指数：
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