In [1]: ...
原文:http: bbs.pinggu.org thread .html 各種分類算法比較最近在學習分類算法,順便整理了各種分類算法的優缺點。 決策樹 Decision Trees 的優缺點 決策樹的優點: 一 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二 對於決策樹,數據的准備往往是簡單或者是不必要的.其他的技術往往要求先把數據一般化,比如去掉多余的或者空白的屬性 ...
2016-03-23 22:03 0 2244 推薦指數:
In [1]: ...
不平衡數據分類算法介紹與比較 作者:a358463121 介紹 在數據挖掘中,經常會存在不平衡數據的分類問題,比如在異常監控預測中,由於異常就大多數情況下都不會出現,因此想要達到良好的識別效果普通的分類算法還遠遠不夠,這里介紹幾種處理不平衡數據的常用方法及對比。 符號表 ...
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors ...
實例數最多類。KNN也成為懶惰學習,它不需要訓練過程,在類標邊界比較整齊的情況下分類的准確率很高。KNN ...
一、數據集介紹與划分 學習目標 目標 知道數據集的分為訓練集和測試集 知道sklearn的分類、回歸數據集 拿到的數據是否全部都用來訓練一個模型? 1、 數據集的划分 機器學習一般 ...
顧名思義,分類,是對事物進行區分的過程和方法。分類算法是目前數據挖掘、機器學習等領域中很重要的一部分。下面談談對分類算法幾個慨念的簡單認識。 1、朴素貝葉斯(Naive Bayes) 貝葉斯(Bayes)分類算法的原理是利用概率統計知識進行分類,朴素貝葉斯是其中一種。朴素貝葉斯算法 ...
單標簽二分類問題 單標簽二分類算法原理 單標簽二分類這種問題是我們最常見的算法問題,主要是指label標簽的取值只有兩種,並且算法中只有一個需要預測的label標簽;直白來講就是每個實例的可能類別只有兩種(A or B);此時的分類算法其實是在構建一個分類線將數據划分為兩個類別。常見的算法 ...
最近整理了常用的排序算法,整理好,留下自己的思考過程。 1、冒泡排序: (1)平均時間復雜度:O(n2) (2)最好時間復雜度:O(n) (3)最壞時間復雜度:O(n2) (5)空間復雜度:O(1) (5)穩定性:穩定 (6)JavaScript實現: 2、選擇排序 ...