分類算法有哪些？

常用的分類算法包括:決策樹分類、原生貝葉斯分類器、基于支持向量機(SVM)的分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、k-最近鄰(kNN)、模糊分類等。

1.決策圖表

決策樹是一種用于對實例進(jìn)行分類的樹結(jié)構(gòu)。建立在戰(zhàn)略選擇上的樹。決策樹由節(jié)點和有向邊組成。有兩種類型的節(jié)點:內(nèi)部節(jié)點和葉節(jié)點。其中，內(nèi)部節(jié)點代表一個特征或?qū)傩缘臏y試條件(用于分隔不同特征的記錄)，葉子節(jié)點代表一個分類。

一旦我們構(gòu)建了一個決策樹模型，基于它進(jìn)行分類將會非常容易。具體來說，從根節(jié)點開始，測試實例的某個特性，根據(jù)測試結(jié)構(gòu)將實例分配給其子節(jié)點(即選擇合適的分支)；當(dāng)有可能到達(dá)一個葉節(jié)點或者沿著分支的另一個內(nèi)部節(jié)點時，那么用新的測試條件遞歸地執(zhí)行它，直到它到達(dá)一個葉節(jié)點。當(dāng)我們到達(dá)葉子節(jié)點時，我們得到最終的分類結(jié)果。

由數(shù)據(jù)生成決策樹的機器學(xué)習(xí)技術(shù)稱為決策樹學(xué)習(xí)，通俗地說就是決策樹。說白了就是依靠分類和訓(xùn)練，根據(jù)已知的東西對未來進(jìn)行預(yù)測和分類的預(yù)測樹。

knn是什么意思？

KNN(K近鄰)法，即K近鄰法，是由Cov

大數(shù)據(jù)的核心算法有哪些？

算法是指所有明確定義的計算過程，以某個值或一組值為輸入內(nèi)容，產(chǎn)生某個值或一組值作為輸出結(jié)果。簡單來說，我們可以把一個算法想象成解決一個任務(wù)的一系列步驟。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用的算法有:

CART算法、K-Means算法、AdaBoost算法、C4.5算法、PageRank算法、Apriori算法、EM算法、SVM算法、樸素貝葉斯算法等。

嘉米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)，大數(shù)據(jù)開發(fā)，數(shù)據(jù)分析挖掘，預(yù)測名分和收益。

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