kl195375的博客

k临近算法：核心：计算样本之间的距离，并将相近的k个样本排列出来。分类到临近样本数量的类别。

1.类似于决策树集合，从集合中选择效果最佳的分类模型。2.属性建立：从M个属性中选取m个属性，m<<M远小于。利用规则确认节点属性，如信息增益等。分裂属性直至无属性可选为止。3.训练模型：从总样本中放回式选取n个样本训练模型4.选择模型：选择最佳的分类效果的模型。...

模糊模式树二分决策树1.布尔函数模糊模式树（FPT） 是一种机器学习的分类方法，类似于二元决策树（binary descision diagram,BDD）。其内部节点使用广义（模糊）逻辑和算数运算符标记，叶节点与给定输入属性集合上的（一元）模糊谓词相关联模糊模式树（FPT）在预测性能方面与其他机器学习竞争的方法相比是有竞争力的，由于物联网节点处理资源有限，他倾向于生成在解释方面非常...