尊龙凯时官网|捞金子|人工智能十大算法总结

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　　是一种决策树分类方法✿✿✿✿，采用基于最小距离的基尼指数估计函数✿✿✿✿，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形✿✿✿✿。如果目标变量是标称的✿✿✿✿，称为分类树✿✿✿✿；如果目标变量是连续的✿✿✿✿，称为回归树✿✿✿✿。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法✿✿✿✿。

　　1）非常灵活✿✿✿✿，可以允许有部分错分成本✿✿✿✿，还可指定先验概率分布✿✿✿✿，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树✿✿✿✿。

　　2.将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本✿✿✿✿，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器✿✿✿✿；

　　3.将和都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本✿✿✿✿，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器✿✿✿✿；

　　2）每次计算项集的支持度时✿✿✿✿，都对数据库中的全部记录进行了一遍扫描比较✿✿✿✿，需要很大的I/O负载✿✿✿✿。

　　支持向量机是一种基于分类边界的方法✿✿✿✿。其基本原理是（以二维数据为例）✿✿✿✿：如果训练数据分布在二维平面上的点✿✿✿✿，它们按照其分类聚集在不同的区域✿✿✿✿。基于分类边界的分类算法的目标是✿✿✿✿，通过训练✿✿✿✿，找到这些分类之间的边界（直线的――称为线性划分尊龙凯时官网✿✿✿✿，曲线）PageRank算法

　　是google的页面排序算法✿✿✿✿，是基于从许多优质的网页链接过来的网页✿✿✿✿，必定还是优质网页的回归关系✿✿✿✿，来判定所有网页的重要性✿✿✿✿。（也就是说✿✿✿✿，一个人有着越多牛X朋友的人✿✿✿✿，他是牛X的概率就越大✿✿✿✿。）

　　优点✿✿✿✿：完全独立于查询✿✿✿✿，只依赖于网页链接结构✿✿✿✿，可以离线）PageRank算法忽略了网页搜索的时效性✿✿✿✿。

　　是一个简单的聚类算法✿✿✿✿，把n的对象根据他们的属性分为k个分割✿✿✿✿，k n✿✿✿✿。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值✿✿✿✿。

　　朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法✿✿✿✿。算法的基础是概率问题✿✿✿✿，分类原理是通过某对象的先验概率✿✿✿✿，利用贝叶斯公式计算出其后验概率✿✿✿✿，即该对象属于某一类的概率✿✿✿✿，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类✿✿✿✿。朴素贝叶斯假设是约束

　　但朴素贝叶斯算法简单尊龙凯时官网✿✿✿✿，快速✿✿✿✿，具有较小的出错率✿✿✿✿。在朴素贝叶斯的应用中✿✿✿✿，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究✿✿✿✿。

　　EM算法是基于模型的聚类方法✿✿✿✿，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法✿✿✿✿，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量✿✿✿✿。E步估计隐含变量✿✿✿✿，M步估计其他参数捞金子✿✿✿✿，交替将极值推向最大✿✿✿✿。EM算法比K-means算法计算复杂捞金子✿✿✿✿，收敛也较慢✿✿✿✿，不适于大规模数据集和高维数据✿✿✿✿，但比K-means算法计算结果稳定✿✿✿✿、准确✿✿✿✿。EM经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域✿✿✿✿。

　　2）旧网页排序很高✿✿✿✿，存在时间长✿✿✿✿，积累了大量的in-links✿✿✿✿，拥有最新资讯的新网页排名却很低✿✿✿✿，因为它们几乎没有in-links✿✿✿✿。

　　Adaboost是一种迭代算法✿✿✿✿，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)✿✿✿✿，然后把这些弱分类器集合起来✿✿✿✿，构成一个更强的最终分类器(强分类器)✿✿✿✿。其算法本身是通过改变数据分布来实现的✿✿✿✿，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确✿✿✿✿，以及上次的总体分类的准确率捞金子✿✿✿✿，来确定每个样本的权值尊龙凯时官网✿✿✿✿。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练捞金子✿✿✿✿，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来✿✿✿✿，作为最后的决策分类器✿✿✿✿。

　　ID3算法是以信息论为基础✿✿✿✿，以信息熵和信息增益度为衡量标准✿✿✿✿，从而实现对数据的归纳分类✿✿✿✿。ID3算法计算每个属性的信息增益✿✿✿✿，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性捞金子✿✿✿✿。C4.5算法核心思想是ID3算法✿✿✿✿，是ID3算法的改进✿✿✿✿，改进方面有✿✿✿✿：

　　分类思想比较简单✿✿✿✿，从训练样本中找出K个与其最相近的样本✿✿✿✿，然后看这k个样本中哪个类别的样本多✿✿✿✿，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别✿✿✿✿。

　　2）当样本不平衡时✿✿✿✿，如一个类的样本容量很大尊龙凯时官网✿✿✿✿，而其他类样本容量很小时✿✿✿✿，有可能导致当输入一个新样本时✿✿✿✿，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数✿✿✿✿。

　　Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法✿✿✿✿，用于挖掘其内含的✿✿✿✿、未知的却又实际存在的数据关系✿✿✿✿，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法✿✿✿✿。