數據挖掘十大算法之—C4.5
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 ...
原文：【十大經典數據挖掘算法】C4.5
十大經典數據挖掘算法 系列 C . K Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Na ve Bayes CART . 決策樹模型與學習 決策樹 decision tree 算法基於特征屬性進行分類，其主要的優點：模型具有可讀性，計算量小，分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID 與C . ，Breiman等提出的CART。其中，C . ...
2015-12-02 19:41 5 66134 推薦指數：
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