摘要：朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，它主要利用贝叶斯公式对样本事件求概率，通过概率进行分类。以下先对贝叶斯公式做个了解。 贝叶斯公式条件概率：对于事件A、B，若P(B)>0，则事件A在事件B发生的条件下发生的概率为： P(A|B)=P(AB)P(B)贝叶斯公式：将条件概率稍... 阅读全文

摘要：C4.5 是对 ID3 的一个优化，它根据信息增益率来进行属性选择。 关于决策树，请参见：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46299681 关于 ID3，请参见：http://blog.csdn.net/Bone_ACE/a... 阅读全文

摘要：ID3 是一种用来构建决策树的算法，它根据信息增益来进行属性选择。 关于决策树，请参见：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46299681 此处主要介绍 ID3 算法如何利用信息增益选择属性。 信息增益的计算：信息... 阅读全文

摘要：在众多分类算法中，决策树应该是最基本的一种算法了，也是相对比较简单的一种算法。 决策树的介绍：首先，什么叫做决策树？决策树用于解决什么样的问题？先看一个例子： 现有某银行客户拖欠贷款的历史数据，如表 3-1。现在一个新客户{ no, married, 80K, ? } 前来申请贷款... 阅读全文