saas云建站平台源码,单页面营销型网站制作,天津做网站的公司排行,福州搜索优化网站2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 最近在研究一些算法#xff0c;找了一些资料#xff0c;觉得比较全面#xff0c;也总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多#xff0c; 单一的分类方法主要包括#xff1a;决策树、贝叶斯、人… 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准 最近在研究一些算法找了一些资料觉得比较全面也总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多 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还有用于组合单一分类方法的集成学习算法如Bagging和Boosting等。 1决策树 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将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式在决策树的内部节点进行属性的比较并根据不同属性值判断从该节点向下的分支在决策树的叶节点得到结论。 主要的决策树算法有ID3、C4.5C5.0、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。 2贝叶斯 贝叶斯Bayes分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法如朴素贝叶斯Naive Bayes算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提而此假设在实际情况中经常是不成立的因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法如TANTree Augmented Na?ve Bayes)算法它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。 3人工神经网络 人工神经网络Artificial Neural NetworksANN是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中大量的节点或称”神经元”或”单元”之间相互联接构成网络即”神经网络”以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能经过训练的网络就可用于对象的识别。 目前神经网络已有上百种不同的模型常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络Boltzmann机、竞争神经网络Hamming网络自组织映射网络等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。 4k-近邻 k-近邻(kNNk-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本看这k个样本中多数属于哪一类就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法它存放样本直到需要分类时才进行分类如果样本集比较复杂可能会导致很大的计算开销因此无法应用到实时性很强的场合。 5支持向量机 支持向量机SVMSupport Vector Machine是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43] 它的最大特点是根据结构风险最小化准则以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面由此确定该区域中未知样本的类别。 6基于关联规则的分类 关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来对于如何将关联规则挖掘用于分类问题学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则其中condset是项(或属性-值对)的集合而C是类标号这种形式的规则称为类关联规则class association rulesCARS。关联分类方法一般由两步组成第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44] ADT[45] CMAR[46] 等。 7集成学习Ensemble Learning 实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。 集成学习是一种机器学习范式它试图通过连续调用单个的学习算法获得不同的基学习器然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题可以显著的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用加权投票的方法常见的算法有装袋[47] Bagging提升/推进[48, 49] Boosting等。 有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器所以有可能减少单个分类器的误差获得对问题空间模型更加准确的表示从而提高分类器的分类准确度。 分类器的集成学习 以上简单介绍了各种主要的分类方法应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别应该选择哪种方法呢用来比较和评估分类方法的标准[50] 主要有1预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力2计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间3强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力4可伸缩性。对于数据量很大的数据集有效构造模型的能力5模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解则愈受欢迎。 转载于:https://my.oschina.net/u/1262235/blog/340749
