”分类算法“ 的搜索结果

     主要是文本分类，就是用一些机器学习或者深度学习的方法过滤掉低俗的新闻。因为做的是小语种，比如说法语，德语，意语，泰米尔语等，标注力量特别有限，有些语种甚至找不到标注人员。在这种情况下，要通过模型准确的...

     带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 原创 2017-04-11 忆臻 自然语言处理与机器学习 带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素...

     支持向量机已经成功的应用在许多大规模样本集分类中，但是在这些样本集中可能存在着大量的噪声和冗余信息，进而导致分类器的分类精度不高。因此近年来，大量的去噪声和删减样本的文章不断涌现出。其中欠抽样算法就是...

     “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，...

     GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree...GBDT算法支持回归算法和分类算法，其分类算法支持二分类和多分类。本文介绍其中的二分类算法。对于二分类算法，得到最终的强学习器后，将其转化为正样本事件发生的概率。

      关于微博的分类算法，可以采用机器学习的方法，比如支持向量机，亦可以采用词典匹配法。 支持向量机：  在一些情况下的确能够取得一定的效果，但是缺点也很明显。首先它要获取特征向量，特征向量的数目以及选取...

     随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取...本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具 -Weka）来验证

     最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。 1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二...

     随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取...本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具 -Weka）来验证

     决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测...

     KNN算法的优点：1、思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2、可用于非线性分类； 3、训练时间复杂度为O(n)； 4、准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；缺点： 1、计算量大； 2、样本...

     目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外...

     上期与大家分享的传统分类算法都是建立在判别函数的基础上，通过判别函数值来确定目标样本所属的分类，这类算法有个最基本的假设：线性假设。今天继续和大家分享下比较现代的分类算法：决策树和神经网络。这两个算法...

     一种启发式算法，核心是在决策树各个节点上应用信息增益等准则来选取特征，进而递归地构造决策树。 优点： 1. 计算复杂度不高，易于理解和解释，可以理解决策树所表达的意义； 2. 数据预处理阶段比较简单，且可以...

     通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、分类算法概述 解决分类问题的方法很多 ，单一的分类方法主要包括：...

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