REP是最简单的后剪枝方法之中的一个,只是在数据量比較少的情况下。REP方法趋于过拟合而较少使用。这是由于训练数据集合中的特性在剪枝过程中被忽略。所以在验证数据集合比训练数据集合小的多时,要注意这个问题。 虽然REP有这个缺点,只是REP仍然作为一种基准来评价其他剪枝算法的性能。 它对于两阶段决策树学习方法的...
为建立模型而被分析的数据元组形成训练数 据集,该步也称作有指导的学习。 在众多的分类模型中,应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBC)。决策树模型通过构造树来解决分类问题。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...
第三名:BFPRT 算法 1973 年,Blum、Floyd、Pratt、Rivest、Tarjan集体出动,合写了一篇题为 “Time bounds for selection” 的论文,给出了一种在数组中选出第 k 大元素的算法,俗称"中位数之中位数算法"。依靠一种精心设计的 pivot 选取方法,该算法从理论上保证了最坏情形下的线性时间复杂度,打败了平均线性、最...
•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...
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。 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...
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。
• 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...
数据挖掘十大算法(二)---决策树算法 一、决策树模型算法 决策树模型算法是一类算法,不单单指的一个算法,最基本也是最主要的是Hunt算法、ID3算法、C4.5算法和CART算法。 决策树算法本质上还是解决分类问题。 分类问题总述:给定一个数据集,我们需要训练出(或建立出)一个模型 f 。当出现一组新的特征向量时,预测(...
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
即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,甚至能够是 NP 全然问题,因而在实际应用中,往往须要对贝叶斯网络分类器进行简化。依据对特征值间不同关联程度的如果。能够得出各种贝叶斯分类器,Naive Bayes、TAN、BAN、GBN 就是当中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器...