决策树,一句话:建树,裁剪树枝,得到精简决策树,是一种直观展示可行性的决策分析方法。
PageRank,一句话:依据多个特征间的相互引用数据,得到各个特征的重要性排名。
贝叶斯, 一句话:在某特征概率已知情况下,另一特征出现的概率。
隐马尔可夫模型 HMM, 一句话:根据一些隐藏状态,以及一个可观察状态的前N次信息,推算出下一次该可观察状态的情况。
关联分析,一句话:发现数据中不同项之间的联系。
本文介绍了几种核心的机器学习算法,包括决策树、PageRank、贝叶斯、隐马尔可夫模型(HMM)及关联分析等。通过简洁的语言阐述了每种算法的基本原理及其应用场景。

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