•分类算法:C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM •聚类算法:KMeans •统计学习:EM •关联分析:Apriori •链接挖掘:PageRank 其中,EM算法虽可以用来聚类,但是由于EM算法进行迭代速度很慢,比kMeans性能差很多,并且KMeans算法 聚类效果没有比EM差多少,所以一般用kMeans进行聚类,而不是EM。EM算法的主要...
5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然 估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。
数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树 一、决策树的类型 在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 (例如房子的价格,病人呆在医院的时间等)。 术语分类和回归树 (CART) 包含了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同...
首先利用训练数据集来构造一棵决策树,一旦树建立起来,它就可为未知样本产生一个分类。在分 类问题中使用决策树模型有非常多的长处,决策树便于使用,并且高效;依据决策树能够非常easy地构造出规则,而规则通常易于解释和理解;决策树可非常好地扩展到大 型数据库中,同一时候它的大小独立于数据库的大小;决策树模型的另外...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。
一个优秀的数据分析师,除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外,还需要掌握基本的数据挖掘思想,帮助我们挖掘出有价值的数据,这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-...
数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树,一、决策树的类型 在数据挖掘中,决策树主要有两种类型:分类树的输出是样本的类标。回归树的输出是一个实数(比如房子的价格,病人呆在医院的时间等)。术语分类和回归树(CART)包括了上述两种决策树,最先由Breiman等提出.分类树和
在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等)。 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点—比如处理在何处分裂的问题。
• 分类器:分类器就是给定一个样本的数据,判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票涨跌预测中,我们认为前一天的交易量和收盘价对于第二天的涨跌是有影响的,那么分类器就是通过样本的交易量和收盘价预测第二天的涨跌情况的算法。 • 特征:在分类问题中,输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预测问...