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RSS订阅原创 机器学习：决策树
顾名思义，决策树就是一棵树，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集，从根结点到每个叶子结点的路径对应了一个判定测试序列。决策树是在已知各种情况发生概率的上，通过构成决策树来求取净现值的值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
2022-11-27 22:50:33
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原创 机器学习：K近邻算法（K-NN）
一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个样本中的大多数属于某一个类别， 则该样本也属于这个类别。也就是说，该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。第一个字母k可以小写，表示外部定义的近邻数量。Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminant analysis）的样本。
2022-11-13 22:19:38
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空空如也
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