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摘要: 本节使用的算法称为ID3,另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述 我们经常使用决策树处理分类问题,它的过程类似二十个问题的游戏:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提出问题,只允许提20个问 题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小带猜测事物的范围。 阅读全文
posted @ 2016-08-01 16:12 NetUML大数据搜索 阅读(4314) 评论(0) 推荐(7) 编辑
摘要: 一、概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的数据之后,将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较(欧式距离运算 阅读全文
posted @ 2016-08-01 09:49 NetUML大数据搜索 阅读(1850) 评论(1) 推荐(3) 编辑
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