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】
1、K-近鄰算法(KNN) 1.1 定義 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 1.2 距離公式 兩個樣本的距離可以通過如下公式計算，又叫歐式距離。 簡單 ...
原文：AI學習---分類算法[K-近鄰 + 朴素貝葉斯 + 決策樹 + 隨機森林 ]
分類算法：對目標值進行分類的算法 sklearn轉換器 特征工程 和預估器 機器學習 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 模型選擇與調優 朴素貝葉斯算法 假定特征互獨立 貝葉斯公式 概率計算 拉普拉斯平滑系數 ，假定獨立，對缺失數據不敏感，用於文本分類 決策樹 找到最高效的決策順序 信息增益 關鍵特征 信息熵 條件熵 可以可視化 隨機森林 bootsta ...
2019-03-10 12:07 0 975 推薦指數：
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