機器學習的算法選擇
總而言之，我們可以通過問自己算法需要解決什么問題，進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語： 分類（Classification）：當數據被用來預測一個分類，監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為“貓”或“狗”的圖片。當只有兩種選擇時，稱為 ...
原文：機器學習工具WEKA使用總結，包括算法選擇、參數優化、屬性選擇
一 屬性選擇： 理論知識： 見以下兩篇文章： 數據挖掘中的特征選擇算法綜述及基於WEKA的性能比較 陳良龍 數據挖掘中約簡技術與屬性選擇的研究 劉輝 weka中的屬性選擇 . 評價策略 attribute evaluator 總的可分為filter和wrapper方法，前者注重對單個屬性進行評價，后者側重對特征子集進行評價。 Wrapper方法有：CfsSubsetEval Filter方法有：C ...
2016-08-29 15:04 0 22687 推薦指數：
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