88问答网
所有问题
如何解释一个分类器算法为什么好
如题所述
举报该问题
推荐答案 2016-07-29
分类分为有监督算法和无监督算法,有监督的话,常见为逻辑斯蒂回归,还有支持向量机SVM等,无监督适合于聚类,如k-means,k-methods等等。这些都是常见的机器学习算法。
推荐你一门课:Andrew N.G在Stanford时候录的《machine learning》,在网易公开课上都有。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
当前网址:
http://88.wendadaohang.com/zd/gaMtKKKVcVSgVBVKtSK.html
相似回答
如何解释一个分类器算法为什么好
答:
分类
分为有监督
算法
和无监督算法,有监督的话,常见为逻辑斯蒂回归,还有支持向量机SVM等,无监督适合于聚类,如k-means,k-methods等等。这些都是常见的机器学习算法。推荐你一门课:Andrew N.G在Stanford时候录的《machine learning》,在网易公开课上都有。
如何
衡量
分类器
的好坏?
答:
6、PR曲线和AP值:PR曲线是将
分类器
精确率对召回率的曲线,AP(AveragePrecision)是对PR曲线的积分得到的平均精度。从建模的角度来看,分类需要训练数据集,其中包含许多可供学习的输入和输出数据。模型将使用训练数据集,并计算如何将输入数据样本更加准确地映射到特定的类别标签因此,训练数据集必须拥有足...
朴素贝叶斯
分类
的优点
答:
1、朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率
。2、对小规模的数据表现很好,能处理多分类任务,适合增量式训练,尤其是数据量超出内存时,可以一批批地去增量训练。3、对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。4、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。
常见的
分类算法
有哪些?他们各自的优缺点是
什么
?
答:
1)需要大量参数(网络拓扑、阀值、阈值)。2)结果难以解释。3)训练时间过长
。优点:1)adaboost 是一种有很高精度的分类器。2)可以使用各种方法构建子分类器,Adaboost 算法提供的是框架。3)当使用简单分类器时,计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其 简单。4)简单,不用做特征筛选。
有哪些
分类器算法
?
答:
详细
解释
:1. 决策树:决策树是一种基于树形结构的
分类器算法
。它通过对特征进行一系列的问题判断,将数据逐步划分到不同的类别中。决策树的优点是直观易懂,可以直接呈现决策逻辑;缺点是容易过拟合,对连续性的数据处理不够平滑。例如,在判断
一个
水果是否是苹果时,决策树可能会通过询问“颜色是否为...
常用的
分类器算法
包括哪些?
答:
1. 决策树:决策树是一种基于树形结构的
分类器算法
,它通过一系列的特征判断将数据划分到不同的类别中。决策树的优点是易于
理解
和实现,能够处理非线性问题;缺点是可能会过拟合,对连续数据的处理不够平滑。例如,决策树可以用来判断
一个
水果是否是苹果,通过询问颜色、形状等特征。2. K近邻算法(KNN)...
朴素贝叶斯
分类器
原理
答:
朴素贝叶斯
分类算法
先通过
一个
经典例子来
解释
朴素贝叶斯分类的算法。由如下表格中的数据学习一个朴素贝叶斯的
分类器
并确定 的w类标记 ,表格中 , 为特征,取值的集合分别为 , , 为类标记,此时我们对于给定的 可以如下计算:可见 时候后验概率更大一些。所以 通过以上例子,我们会发现朴素贝叶斯的方法...
机器学习中常见
算法
优缺点之朴素贝叶斯算法
答:
第三就是对小规模的数据表现很好,能个处理多
分类
任务,适合增量式训练(即可以实时的对新增的样本进行训练)。第四就是对缺失数据不太敏感,
算法
也比较简单,常用于文本分类。第五就是朴素贝叶斯对结果
解释
容易
理解
。当然,朴素贝叶斯算法的缺点也是很明显的,朴素贝叶斯算法的缺点有四点,第一就是需要...
大家正在搜
分类器算法
哪些算法是基于规则的分类器
稀疏表示分类器算法
贝叶斯分类算法
算法解释
复算法解释
算法可解释性
九章算法对规律的解释
注水算法详细解释
相关问题
如何为分类问题选择合适的机器学习算法
聚类算法和分类算法有什么区别么?
求助,如何确定adaboost算法的弱分类器
线性分类器在联合算法当中性能和不稳定性如何描述?
java 分类器算法问题!!急。。。。
为什么在做KNN分类器时不用测试集也能得出分类结果
boosting算法 怎么运用在分类器中
svm分类算法适合做什么数据的分类