各常用分类算法的优缺点总结:DT/ANN/KNN/SVM/GA/Bayes/Adaboosting/Rocchio
1决策树（DecisionTrees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。二、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往...
C++基于特征向量的KNN分类算法
这篇文章主要为大家详细介绍了C++基于特征向量的KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
kNN分类算法实例1：用kNN改进约会网站的配对效果
@目录实战内容用sklearn自带库实现kNN算法分类将内含非数值型的txt文件转化为csv文件用sns.lmplot绘图反映几个特征之间的关系参考资料实战内容海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人...
Python决策树分类算法学习
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第一篇：K-近邻分类算法原理分析与代码实现
前言本文介绍机器学习分类算法中的K-近邻算法并给出伪代码与Python代码实现。算法原理首先获取训练集中与目标对象距离最近的k个对象，然后再获取这k个对象的分类标签，求出其中出现频数最大的标签。而这个标签，就是分类的结果。伪代码对训练集做以下操作：1.计算训练集中各点与当前点之间的距离(本文采用最经...