摘要: 一、概述 决策树(Decision Tree)是有监督学习中的一种算法,并且是一种基本的分类与回归的方法。也就是说,决策树有 两种:分类树和回归树。这里我们主要讨论分类树,后面再为大家讲解回归树。 通过上面的例子,我们很容易理解:决策树算法的本质就是树形结构,我们可以通过一些精心设计的问题,就可以 阅读全文
posted @ 2020-07-11 17:10 Arish 阅读(1173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 k-近邻算法(k-Nearest Neighbour algorithm),又称为KNN算法,是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理:给定一个已知标签类别的训练数据集,输入没有标签的新数据后,在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例,如果这k个实例的多数属于某个类别,那么 阅读全文
posted @ 2020-07-11 15:41 Arish 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 感知机的原理 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。如果是非线性可分的数据,则最后无法获得超平面。感知机由Rosenbl 阅读全文
posted @ 2020-07-11 12:17 Arish 阅读(1759) 评论(0) 推荐(0) 编辑