機器學習經典算法培訓教材(PPT 45頁)
機器學習經典算法培訓教材(PPT 45頁)內容簡介
經典算法
機器學習十大經典算法
機器學習方法的分類
有監督學習（用於分類）
無監督學習（用於聚類）
半監督學習
一、C4.5
數據集如圖1所示，
它表示的是天氣情況與去不去打高爾夫球之間的關係
二、分類和回歸樹
（ClassificationandRegressionTrees——CART，可簡寫為C&RT）
決策樹停止生長的條件
優點
三、樸素貝葉斯
樸素貝葉斯算法原理：
四、KNN
五、SVM
六、AdaBoost
adaboost算法的一些實際可以使用的場景：
七、K-means
K-means步驟
k-means算法的性能分析
八、EM
九、Apriori算法
步驟1：發現頻繁項集
步驟2：產生關聯規則
..............................
機器學習十大經典算法
機器學習方法的分類
有監督學習（用於分類）
無監督學習（用於聚類）
半監督學習
一、C4.5
數據集如圖1所示，
它表示的是天氣情況與去不去打高爾夫球之間的關係
二、分類和回歸樹
（ClassificationandRegressionTrees——CART，可簡寫為C&RT）
決策樹停止生長的條件
優點
三、樸素貝葉斯
樸素貝葉斯算法原理：
四、KNN
五、SVM
六、AdaBoost
adaboost算法的一些實際可以使用的場景：
七、K-means
K-means步驟
k-means算法的性能分析
八、EM
九、Apriori算法
步驟1：發現頻繁項集
步驟2：產生關聯規則
..............................
