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机器学习经典算法
阅读量:809 次
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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