机器学习经典算法-白红宇

机器学习经典算法

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发布时间：2019-03-25

本文共 409 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

前言

由于本学期繁忙，无法进行深入总结，故而挑选一些重要算法进行分享，|maxeen

K近邻算法 (KNN)

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种典型的简单机器学习算法，常用于分类和回归问题。其核心思想是寻找数据集中与新数据点最相似的k个样本，以此作出预测。

KNN 工作原理

KNN算法主要通过计算每个样本到其他样本的距离（常用欧氏距离或曼哈顿距离），然后找出距离最短的k个样本。|maxeen

决策树

决策树是一种强大的机器学习方法，可应用于分类和回归任务，|maxeen

ID3 算法

ID3是决策树中的一种基线算法，常用于数据分类。 Algorithm Algorithm

信息增益计算公式

信息增益（IGain，A）= 系综熵(S1, S2, ..., Sm) - grams(A)

其中， Sm为样本类别数目。|maxeen

划分标本

将样本A按照选定的属性划分为m个集合。|maxeen

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