C4.5是一系列用在機器學習和數據挖掘的分類問題中的算法。它的目標是監督學習:給定一個數據集,其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述,每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是通過學習,找到一個從屬性值到類別的映射關系,並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類 ...
已經一年多沒有做應用軟件的的事情了,更別說Web方面了,最近一直在研究系統級的開發,前段時間研究編譯工程,寫了一門簡單的編程語言,想把它實現為基於面向對象的Matlab語言,但是時間的限制太多了...今天上午花了 個小時,寫了Kmeans,算是回顧曾經學過的算法,實現的方式很簡答,沒有采用means ,而是隨機,初步檢查應該是對的,詳情見附件。 Kmeans算法思想大家一定是很清楚的,否則你也不 ...
2012-02-16 10:13 4 4586 推薦指數:
C4.5是一系列用在機器學習和數據挖掘的分類問題中的算法。它的目標是監督學習:給定一個數據集,其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述,每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是通過學習,找到一個從屬性值到類別的映射關系,並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作為【十大經典數據挖掘算法】系列的收尾篇,是因為 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 關聯分析 關聯分析是一類非常有用的數據挖掘方法,能從數據中挖掘出潛在 ...
【十大經典數據挖掘算法】系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 極大似然 極大似然(Maximum Likelihood)估計為用於已知 ...
在2006年12月召開的 IEEE 數據挖掘國際會議上(ICDM, International Conference on Data Mining),與會的各位專家選出了當時的十大數據挖掘算法( top 10 data mining algorithms ),可以參見文獻【1】。本博客已經介紹 ...
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一、C4.5 C4.5,是機器學習算法中的一個分類決策樹算法,它是決策樹(決策樹也就是做決策的節點間的組織方式像一棵樹,其實是一個倒樹)核心算法ID3的改進算法,所以基本上了解了一半決策樹構造方法就能構造它。決策樹構造方法其實就是每次選擇一個好的特征以及分裂點作為當前節點的分類條件 ...
目錄 算法分類 一、PageRank 原理 比喻說明 二、Apriori(關聯分析) 原理 比喻說明 三、AdaBoost 原理 比喻說明 四、C4.5(決策樹 ...