qq_37312720的博客

本博客是机器学习实战的读书笔记...... 数据挖掘十大算法:C4.5决策树 k-means 支持向量机SVM Apriori 最大期望法EM PageRank算法 AdaBoot算法 K-邻近算法(KNN) 朴素贝叶斯算法NB 分类回归树(CART算法)   k-邻近算法 首先,其最终是选择频率最高的类别作为当前点的预测分类,属于监督式学习.... 计算数据集中的点与当前点的距离 ...

决策树的一般流程: 收集数据 准备数据:数构造方法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化 分析数据 训练算法:构造数的数据结构 测试算法:使用经验数计算错误率 使用算法 优点:计算复杂度不高,输出易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据 缺点:可能会产生过度匹配问题 适用数据类型:数值型和标称型 使用信息论划分数据集,然后编写代码将理论应用到具体的数据集上,最...