阳台

摘要： 一、概述 决策树（decision tree）的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，在这些机器根据数据创建规则时，就是机器学习的过程。 二、决策树的构造 决策树： 优点：计算复杂度不高， 输出结果易于理解， 对中间值的缺失不敏感， 可 阅读全文

摘要： 一、概述 最近邻规则分类（K-Nearest Neighbor）KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法， 这是一个分类（classification）算法 输入基于实例的学习（instance-based learning）， 懒惰学习（lazy learning） 二 阅读全文