轉自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015 作者: yangliuy 決策樹算法是非常常用的分類算法，是逼近離散目標函數的方法，學習得到的函數以決策樹的形式表示。其基本思路是不斷選取產生信息增益最大的屬性來划分樣例 集 ...

分類算法：對目標值進行分類的算法 1、sklearn轉換器(特征工程)和預估器(機器學習) 2、KNN算法(根據鄰居確定類別 + 歐氏距離 + k的確定)，時間復雜度高，適合小數據 3、模型選擇與調優 4、朴素貝葉斯算法(假定特征互獨立 + 貝葉斯公式(概率計算 ...

與對象值之間的一種映射關系。 決策樹是對數據進行分類，以此達到預測的目的。決策樹方法先根據訓練集數據 ...

k-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離來進行分類 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定 缺點：計算復雜度高、空間復雜度高 使用數據范圍：數值型和標稱型 決策樹是一種基本的分類方法，也可以用於回歸。決策樹模型呈樹形結構。在分類問題 ...

貝葉斯定理（Bayes Theorem） 朴素貝葉斯分類（Naive Bayes Classifier） 貝葉斯分類算法（NB），是統計學的一種分類方法，它是利用貝葉斯定理的概率統計知識，對離散型數據進行分類的算法。 朴素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現 ...

先上問題吧，我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook，temperature，humidity，windy)，並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...

第一篇：從決策樹學習談到貝葉斯分類算法、EM、HMM 引言 最近在面試中(點擊查看：我的個人簡歷，求職意向，擇司標准)，除了基礎 & 算法 & 項目之外，經常被問到或被要求介紹和描述下自己所知道的幾種分類或聚類算法(當然，這完全 ...

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 ...