摘要: K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类。 下面用一个例子来说明一下: 电影 阅读全文
posted @ 2016-06-23 17:53 萨姆大叔 阅读(18731) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.R 阅读全文
posted @ 2016-06-23 15:04 萨姆大叔 阅读(14961) 评论(1) 推荐(0) 编辑