分类算法

分类算法比较

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。

数据挖掘 6 2024-05-23

数据挖掘分类算法研究

数据挖掘分类算法的研究这篇论文全面阐述了数据挖掘中分类算法的研究进展。

数据挖掘 5 2024-04-30

数据挖掘分类算法概览

数据挖掘分类算法概述 不同分类算法原理及特点对比 分类算法在实际中的应用举例

数据挖掘 6 2024-04-30

数据挖掘分类算法浅析

决策树、关联规则、神经网络、贝叶斯等分类算法的研究现状。

数据挖掘 3 2024-05-25

Weka分类算法实验报告

利用Weka工具对分类算法进行实验分析，探讨其在数据挖掘任务中的应用。

数据挖掘 5 2024-05-01

分类算法：决策树详解

分类算法：将数据分类到预定义类别中。 分类算法面临的问题：过拟合、欠拟合、特征选择。 决策树算法：采用树状结构，通过一系列规则将数据划分到不同的类中。 评估模型准确性：使用准确率、召回率、F1值等指标。 应用：医疗诊断、市场细分、欺诈检测等。

算法与数据结构 3 2024-05-13

分类算法对比-机器学习 PPT

比较 Kotsiantis 等人 (2007) 和 Hastie 等人 (2009) 的分类算法 阐述算法原理、优缺点以及适用场景

算法与数据结构 1 2024-05-25

机器学习算法简介及分类

机器学习的发展中，有一条被称为“没有免费的午餐”定理。简单来说，它指出没有一种算法能够解决所有问题，尤其是在监督学习领域。

算法与数据结构 3 2024-07-17

经典机器学习分类算法详解

将详细介绍机器学习分类算法的相关内容：1. Python及其机器学习库的安装方法；2. 数据库中数据的获取与处理技巧；3. 对数据库中数据应用多种机器学习算法进行分类预测，并比较它们的准确性；4. 最终选定最优算法进行最终预测。

算法与数据结构 1 2024-07-25

用Python实现KNN分类算法

K最近邻（kNN）分类算法是数据挖掘中最简单的分类技术之一，其核心思想是根据样本在特征空间中与其最近的k个邻居的类别来决定该样本的类别归属。当一个样本的大多数最近邻居属于某一类别时，该样本也归属于该类别，并具有该类别的特性。kNN方法依赖于周围少数邻近样本的类别来做出分类决策，而非划分类域。该方法因其简单且有效而被广泛应用。

数据挖掘 2 2024-07-31