knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法.注意,不是聚類算法.所以這種分類算法 必然包括了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並非像其他的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而 是一種被動的分類過程.它是 ...
數據挖掘入門系列教程 二 之分類問題OneR算法 數據挖掘入門系列博客:https: www.cnblogs.com xiaohuiduan category .html 項目地址:GitHub 在上一篇博客中,我們通過分析親和性來尋找數據集中數據與數據之間的相關關系。這篇博客我們會討論簡單的分類問題。 分類簡介 分類問題,顧名思義我么就是去關注類別 也就是目標 這個變量。分類應用的目的是根據已 ...
2020-03-09 00:12 0 1560 推薦指數:
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一種經典的分類算法.注意,不是聚類算法.所以這種分類算法 必然包括了訓練過程. 然而和一般性的分類算法不同,knn算法是一種懶惰算法.它並非像其他的分類算法先通過訓練建立分類模型.,而 是一種被動的分類過程.它是 ...
數據挖掘入門系列教程(五)之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...
目錄 數據挖掘入門系列教程(四點五)之Apriori算法 頻繁(項集)數據的評判標准 支持度(support): 置信度(confidence): 提升度(Lift): Apriori 算法 ...
一、引言 分類算法有很多,不同分類算法又用很多不同的變種。不同的分類算法有不同的特定,在不同的數據集上表現的效果也不同,我們需要根據特定的任務進行算法的選擇,如何選擇分類,如何評價一個分類算法的好壞,前面關於決策樹的介紹,我們主要用的正確率(accuracy)來評價分類算法。 正確率 ...
從無到有,陸陸續續一個數據挖掘入門系列的教程就寫了18篇博客了,這個是我沒有想到的,本來以為可能寫10篇博客就結束了,但是寫着寫着寫着寫着就寫了這么多: 數據挖掘入門系列教程(一)之親和性分析 數據挖掘入門系列教程(二)之分類問題OneR算法 數據挖掘入門系列教程 ...
定義的數據類或者概念集的分類器。這一步中會使用分類算法分析已有數據來構造分類器。 第二步驟是使用第一步 ...
OneR算法簡介 OneR又稱1-R,是1993出現的一種極為簡單的分類算法模型,它可以產生一個單層的決策樹。 OneR算法是一個簡單、廉價的方法,但是常常能夠獲得一個非常好的結果,用於描述數據中的結構。 OneR算法的使用非常廣泛,可以簡單的得到一個對數據的概括性了解,有時候甚至可以直接 ...
數據挖掘入門系列教程(七)之朴素貝葉斯進行文本分類 貝葉斯分類算法是一類分類算法的總和,均以貝葉斯定理為基礎,故稱之為貝葉斯分類。而朴素貝葉斯分類算法就是其中最簡單的分類算法。 朴素貝葉斯分類算法 朴素貝葉斯分類算法很簡單很簡單,就一個公式如下所示: \[P(B|A) = \frac ...