什么是機器學習分類算法？【K-近鄰算法(KNN)、交叉驗證、朴素貝葉斯算法、決策樹、隨機森林】
理解這個算法： 這個算法是用來給特征值分類的，是屬於有監督學習的領域，根據不斷計算特征值和有目標值的特 ...
原文：淺談對機器學習方法（決策樹，SVM，knn最近鄰，隨機森林，朴素貝葉斯、邏輯回歸）的理解以及用sklearn工具實現文本分類和回歸方法
一 決策樹 定下一個最初的質點，從該點出發 分叉。 由於最初質點有可能落在邊界值上，此時有可能會出現過擬合的問題。 二 SVM svm是除深度學習在深度學習出現之前最好的分類算法了。它的特征如下： 它既可應用於線性 回歸問題 分類，也可應用於非線性分類 通過調節核函數參數的設置，可將數據集映射到多維平面上，對其細粒度化，從而使它的特征從二維變成多維，將在二維上線性不可分的問題轉化為在多維上線性可 ...
2017-07-20 01:22 0 10609 推薦指數：
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