苏菲兔子和魔法师小麦

支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。 IBM SPSS Modeler 提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和 Kohonen 聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。

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利用神经网络模型分析哪些营销策略适合做促销。通过本实验的分析，可以帮助销售部门提出合理有效的促销方案。这个实验主要由两部分组成，生成神经网络模型和测试验证神经网络模型。

2、神经网络模型的测试验证（1）          在以上步骤的基础上，导入新的样本数据作为测试数据。在同一个流中，利用“可变文件”导入 “Demos”文件夹下的“GOODS2n”数据作为测试数据。（2）          同样地，还是利用“输出”下的“表”来查看一下“GOODS2n”里面存的数据，如图 30 所示，这里的数据跟“GOODS1n”几乎一样。为了对“GOODS2n”中

ID3是Quinlan提出的一个著名的决策树生成方法。一、ID3的基本概念如下：决策树中每一个非叶结点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值。一个叶结点代表从树根到叶结点之间的路径对应的记录所属的类别属性值。每一个非叶结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。采用信息增益来选择能够最好地将样本分类的属性。二、信息增益  从信息论知识中我们

作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：tornadomeet,欢迎交流！）前言：　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣