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[数据云计算] 数据挖掘中十大经典算法 [推广有奖]

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不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评18 种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5 1. C4.5 1. C4.5
C4.5C4.5 算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树,其核心算法是 其核心算法是 其核心算法是 ID3ID3ID3算法 . C4.5C4.5 算法继承 算法继承 了 ID3ID3ID3算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 ID3ID3ID3算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改:
1) 1) 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足;
2) 2) 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝;
3) 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理;
4) 4) 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。
C4.5C4.5 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 算法有如下优点:产生的分类规则 易于理解,准确率较高 易于理解,准确率较高 易于理解,准确率较高 易于理解,准确率较高 易于理解,准确率较高 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 。其缺点是:在构造树的过程 中,需要对数据集进行 中,需要对数据集进行 中,需要对数据集进行 中,需要对数据集进行 中,需要对数据集进行 多次的顺序 扫描和排多次的顺序 扫描和排多次的顺序 扫描和排多次的顺序 扫描和排多次的顺序 扫描和排,因而导致算法 ,因而导致算法 ,因而导致算法 的低效。 的低效。
2. The k 2. The k -means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm 即 K-Means Means 算法
k-means algorithmmeans algorithm means algorithmmeans algorithm means algorithm means algorithmmeans algorithmmeans algorithm 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 n的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 k个分割, 个分割, k < nk < nk < nk < nk < n。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个 群组内部的均方误差总和最小 群组内部的均方误差总和最小 群组内部的均方误差总和最小 群组内部的均方误差总和最小 群组内部的均方误差总和最小 群组内部的均方误差总和最小 。
3. Support vector machines 3. Support vector machines 3. Support vector machines3. Support vector machines 3. Support vector machines 3. Support vector machines 3. Support vector machines 3. Support vector machines 3. Support vector machines
支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector Machine ,简称 ,简称 SV 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 SVMSVMSVM)。它是一 。它是一 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 种監督式學習的方法,它广泛应用于 统计分类以及回归析 统计分类以及回归析 统计分类以及回归析 统计分类以及回归析 统计分类以及回归析 中。支持向量机将 中。支持向量机将 中。支持向量机将 中。支持向量机将 向量映射到 向量映射到 向量映射到 向量映射到 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 。在分开数据的超平面两 边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C Burges 的《模式识 的《模式识 的《模式识 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt 和 Barnard Barnard Barnard Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm
AprioAprio AprioApriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 度大于最小支持的项集称为 度大于最小支持的项集称为 度大于最小支持的项集称为 度大于最小支持的项集称为 度大于最小支持的项集称为 度大于最小支持的项集称为 频繁项集 频繁项集 频繁项集 ,简称频集。 ,简称频集。 ,简称频集。 ,简称频集。
5. 最大期望 最大期望 最大期望 (EM)(EM) 算法
在统计算中, 在统计算中, 在统计算中, 最大期望( 最大期望( 最大期望( EM ,ExpectationExpectation Expectation ExpectationExpectation –MaximizationMaximization MaximizationMaximizationMaximization MaximizationMaximization )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 型中寻找参数最大似然估计的算法 ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( ,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量( Latent Latent Latent Latent VariablVariabl VariablVariabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集 聚( Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。 )领域。
6. PageRank 6. PageRank6. PageRank 6. PageRank6. PageRank 6. PageRank
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 是 GoogleGoogle Google算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 2001 年 9月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 GoogleGoogle Google创始人 创始人 之一拉里 之一拉里 •佩奇( 佩奇( Larry PageLarry Page Larry PageLarry PageLarry PageLarry PageLarry Page Larry Page)。因此, )。因此, )。因此, PageRank PageRankPageRank PageRank里的 page 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个
等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 根据网站的 根据网站的 根据网站的 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 外部链接和内的数量质俩衡网站价值 。PageRankPageRank PageRank 背后 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 站投票越多。这个就是所谓 站投票越多。这个就是所谓 站投票越多。这个就是所谓 站投票越多。这个就是所谓 的“链接流行度 链接流行度 ”—— 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 钩。 PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 —— 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost 7. AdaBoost7. AdaBoost7. AdaBoost 7. AdaBoost
AdaboostAdaboost Adaboost 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 (弱分类器 弱分类器 ), 然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终(强分类器 强分类器 )。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 分类的准确率,来定每个样本权值 。将修改过权 。将修改过权 。将修改过权 。将修改过权 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 值的新数据集送给下层分类器进行训练, 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。
8. kNN: k 8. kNN: k8. kNN: k8. kNN: k8. kNN: k -nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification
K最近邻 (k -Nearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest NeighborNearest NeighborNearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest Neighbor ,KNN)KNN)KNN)KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 的机器学习算法之 机器学习算法之 机器学习算法之 机器学习算法之 一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中一。该方法的 思路是:如果个样本在特征空间中k个最相似 个最相似 (即特征空 即特征空 间中最邻近 间中最邻近 )的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。
9. Naive Bayes 9. Naive Bayes 9. Naive Bayes9. Naive Bayes 9. Naive Bayes
在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 在众多的分类模型中,应用最 为广泛的两种分类模型是 为广泛的两种分类模型是 为广泛的两种分类模型是 为广泛的两种分类模型是 为广泛的两种分类模型是 为广泛的两种分类模型是 决策树模型 决策树模型 决策树模型 (Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)和朴 素贝叶斯模型 素贝叶斯模型 素贝叶斯模型 (Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model ,NBCNBCNBC)。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时NBCNBCNBC模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上NBCNBCNBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 是实际上并非总如此,这因为 NBCNBCNBC模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 NBCNBCNBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者性之 间相关性较大时, 间相关性较大时, 间相关性较大时, 间相关性较大时, 间相关性较大时, NBCNBCNBC模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, NBCNBCNBC模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。
10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 分类与回归树 分类与回归树 分类与回归树 分类与回归树
CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees 。 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (1)C4.5(1)C4.5 (1)C4.5(1)C4.5
机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能树中每个节点表示某对象,而分叉路径则代的 可能属性值,而每个叶结点则 属性值,而每个叶结点则 属性值,而每个叶结点则 属性值,而每个叶结点则 属性值,而每个叶结点则 属性值,而每个叶结点则 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。
从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做, 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源数据库割 进行数据测试。 进行数据测试。 进行数据测试。 这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类这个过程可 以递归式的对树进行修剪。当不能再分割或一单独类以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了 。另外,随 。另外,随 。另外,随 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 机森林分类器将许多决策树结合起来 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 理想的效果。 理想的效果。 理想的效果。
决策树是如何工作的 决策树是如何工作的 决策树是如何工作的 决策树是如何工作的 ?
决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。
选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。
从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是“规则 ”。
决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。 决策树可以是二叉的,也多。
对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量:
1) 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数
2) 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径
3) 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。
由于 ID3ID3ID3算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 QuilanQuilan QuilanQuilan 提出了 提出了 C4.5C4.5 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 C4.5C4.5C4.5 只 能是 ID3ID3ID3的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 ID3ID3ID3算法都很 算法都很 算法都很 .熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。
C4.5C4.5 算法继承了 算法继承了 算法继承了 ID3ID3ID3算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 ID3ID3ID3算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改:
1) 1) 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 2) 2) 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝;
3) 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理;
4) 4) 能够对不完整数据进行处理。 够对不完整数据进行处理。 够对不完整数据进行处理。 够对不完整数据进行处理。 够对不完整数据进行处理。 够对不完整数据进行处理。
C4.5C4.5 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外C4.5C4.5 C4.5只适合于 只适合于 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 能够驻留于内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。
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C4.5C4.5 算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树,其核心算法是 其核心算法是 其核心算法是 ID3ID3ID3算法 .
分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下.
决策树的各部分是 决策树的各部分是 决策树的各部分是 决策树的各部分是 :
根: 学习的事例集 学习的事例集 学习的事例集 .
枝: 分类的判定条件 分类的判定条件 分类的判定条件 分类的判定条件 .
叶: 分好的各个类 分好的各个类 分好的各个类 .
§4.3.2§4.3.2 ID3ID3ID3算法
1. 概念提取算法 概念提取算法 概念提取算法 概念提取算法 CLSCLSCLS
1) 初始化参数 初始化参数 初始化参数 C={E},EC={E},EC={E},E C={E},E包括所有的例子 包括所有的例子 包括所有的例子 ,为根 .
2) IF C中的任一元素 中的任一元素 中的任一元素 中的任一元素 e同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子
节点 YESYESYES终止 .
ELSE ELSE 依启发式标准 依启发式标准 依启发式标准 依启发式标准 ,选择特征 选择特征 选择特征 Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3, Fi={V1,V2,V3, Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,... Vn}Vn} 并创建 并创建
判定节点 判定节点 判定节点
划分 C为互不相交的 为互不相交的 为互不相交的 为互不相交的 N个集合 个集合 C1,C2,C3,C1,C2,C3, C1,C2,C3,C1,C2,C3, C1,C2,C3,C1,C2,C3, ... ... ... ,Cn,Cn,Cn;
3) 对任一个 对任一个 对任一个 Ci 递归 .
2. ID3ID3ID3算法
1) 随机选择 随机选择 随机选择 C的一个子集 的一个子集 的一个子集 的一个子集 W (窗口 ).
2) 调用 CLSCLSCLS生成 W的分类树 的分类树 的分类树 DT(DT( 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 ).
3) 顺序扫描 顺序扫描 顺序扫描 C搜集 DT 的意外 (即由 DT 无法确定的例子 无法确定的例子 无法确定的例子 无法确定的例子 ).
4) 组合 W与已发现的意外 与已发现的意外 与已发现的意外 与已发现的意外 ,形成新的 形成新的 W.
5) 重复 2) 到 4), 4),直到无例外为止 直到无例外为止 直到无例外为止 直到无例外为止 .
启发式标准 启发式标准 :
只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 ,采取信息理论用熵来量 采取信息理论用熵来量 采取信息理论用熵来量 采取信息理论用熵来量 采取信息理论用熵来量 采取信息理论用熵来量 度.
熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量,其计算方法为 其计算方法为 其计算方法为 其计算方法为
P = freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;
INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)= - SUM( SUM( P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P) ) ; SUM()SUM()SUM()SUM()SUM()函数是求 函数是求 j从 1到 n和.
Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)-Infox(X);Infox(X); Infox(X); Infox(X);Infox(X);Infox(X);
Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM( Infox(X)=SUM( Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM(Infox(X)=SUM( (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);
为保证生成的决策树最小 为保证生成的决策树最小 ,ID3 ,ID3,ID3算法在生成子树时 算法在生成子树时 算法在生成子树时 ,选取使生成的子树熵 选取使生成的子树熵 选取使生成的子树熵 (即 Gain(S))Gain(S)) Gain(S)) Gain(S)) 最小的 的特征来生成子树 的特征来生成子树 的特征来生成子树 的特征来生成子树 .
§4.3.3:§4.3.3: ID3ID3ID3算法对数据的要求 算法对数据的要求 算法对数据的要求 算法对数据的要求
1. 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 .
2. 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 .
3. 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 .
§4.3.4:§4.3.4: C4.5C4.5 C4.5对 ID3ID3ID3算法的改进 算法的改进 :
1. 熵的改进 熵的改进 熵的改进 ,加上了子树的信息 加上了子树的信息 加上了子树的信息 加上了子树的信息 .
Split_Infox(X)= Split_Infox(X)=Split_Infox(X)=Split_Infox(X)= Split_Infox(X)= Split_Infox(X)= Split_Infox(X)=Split_Infox(X)=Split_Infox(X)= - SUM( SUM( (|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti| (|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti| ) *LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|) );
GainGain Gain ratio(X)=ratio(X)= ratio(X)=ratio(X)= ratio(X)=ratio(X)=ratio(X)= Gain(X)/SplitGain(X)/Split Gain(X)/Split Gain(X)/SplitGain(X)/SplitGain(X)/SplitGain(X)/Split Gain(X)/SplitGain(X)/Split Infox(X);Infox(X); Infox(X); Infox(X);Infox(X);Infox(X);
2. 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 .
1)
因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 ,C4.5 ,C4.5,C4.5 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 ID3ID3ID3算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 行处理 ,但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散.
2) 训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定,以 ? 表示 ,但结论必须是确定的 但结论必须是确定的 但结论必须是确定的 但结论必须是确定的 但结论必须是确定的
3. 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 ,减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 .
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (2) k(2) k (2) k(2) k-meansmeans
k-means algorithm eans algorithmeans algorithm eans algorithm eans algorithmeans algorithmeans algorithm 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 n的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 k个分割, 个分割, k < nk < nk < nk < nk < n。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。
假设有 假设有 k个群组 Si, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,kSi, i=1,2,...,kSi, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,k 。μi 是群组 是群组 Si 内所有元素 内所有元素 内所有元素 xj 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。
k平均聚类发明于 平均聚类发明于 平均聚类发明于 平均聚类发明于 1956 1956 年, 该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 k个初 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 始化分组,可以是随机的或者使 用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。
劳埃德算法和 劳埃德算法和 劳埃德算法和 k平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 k平均问题 平均问题 平均问题 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解)
虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 发现迭代次数 远少于点的发现迭代次数 远少于点的发现迭代次数 远少于点的发现迭代次数 远少于点的发现迭代次数 远少于点的发现迭代次数 远少于点的量。然而最近, 量。然而最近, 量。然而最近, 量。然而最近, David ArthurDavid Arthur David ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid Arthur 和 Sergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii Sergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii Sergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii提出存在特 提出存在特 定的点集使得 定的点集使得 定的点集使得 k平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。
近似的 近似的 k平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。
从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 k平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 优解。
k平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 平均算法的一个缺点是,分组数目 k是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 k可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。
数据挖掘十大经典 数据挖掘十大经典 数据挖掘十大经典 数据挖掘十大经典 算法 (3) Svm(3) Svm (3) Svm(3) Svm (3) Svm
支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector Machine ,简称 ,简称 SV 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 SVMSVMSVM)。它是一 )。它是一 )。它是一 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。
支持向量机属于一般化线性分类器 支持向量机属于一般化线性分类器 .他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( Tikhonov Tikhonov Tikhonov Tikhonov Tikhonov RegularizationRegularization Regularization RegularizationRegularization RegularizationRegularization )方法的一个特例 )方法的一个特例 )方法的一个特例 )方法的一个特例 .这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大几何边缘区 .因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( 因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( 因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( EM ) 算法是在概率( 算法是在概率( 算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模型中寻找参数最大 )模型中寻找参数最大 )模型中寻找参数最大 )模型中寻找参数最大 )模型中寻找参数最大 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 似然估计的算法,其中概率模型依赖于无 法观测的隐藏变量( Latent VariablLatent Variabl Latent Variabl Latent VariablLatent VariablLatent Variabl Latent VariablLatent Variabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 (Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( E), 也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步大化( 大化( M),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 E 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 M 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。
VapnikVapnik Vapnik等人在多年研究统计学习理 等人在多年研究统计学习理 等人在多年研究统计学习理 等人在多年研究统计学习理 等人在多年研究统计学习理 等人在多年研究统计学习理 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 (Support Vector Machine,(Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine,(Support Vector Machine,(Support Vector Machine,(Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine,(Support Vector Machine, 简称 SVM)SVM)SVM) 。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。
支持向量机方法是在近年来提出的一种新SVM SVM的主要思想可以概括为两点: 的主要思想可以概括为两点: 的主要思想可以概括为两点: (1) (1) (1) 它是针对线性可分 情况进行析,于不它是针对线性可分 情况进行析,于不它是针对线性可分 情况进行析,于不的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 其线性可分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 非线性特征进行分析成为可 能; (2) (2) (2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器到全局最优化 到全局最优化 到全局最优化 ,并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。
在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说在设计时, 需要用到条件极值问题的求解因此拉格朗日乘子理论但对多数人来说以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足条件,此时只 条件,此时只 条件,此时只 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。 要了解拉格朗日理论的有关结就行。
介绍
支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C Burges 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt 和 Barnard Barnard Barnard Barnard Barnard 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。
动机
有很多个分类器 有很多个分类器 有很多个分类器 (超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大超平面)可以把数据分 开,但是只有一个能够达到最大割。
我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以任意 (统计学符号 统计学符号 统计学符号 )中或者 中或者 (计算机科学符号 计算机科学符号 计算机科学符号 ) 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 n-1维的 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。 如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大间隔超平面。
如果我们能够找到这个,那么分类器就称为最大问题定义 问题定义
设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 svm svm得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 得到的最大间隔超平面。在上样本点 也称为 也称为 支持向量 支持向量 .
我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点
其中 ci 为 1或−1 -- 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 . 是一个 是一个 p − ( p − ( p − ( p − ( 统计学符号 统计学符号 统计学符号 ), ), 或 n − ( n − ( n − ( n − ( 计算机科 计算机科 学符号 ) 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 [0,1][0,1] 或[-1,1]. 1,1].缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 导分类过程 导分类过程 .我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 “训练数据 训练数据 训练数据 ”,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作 面正确的把他们分开。超平数学形式可以写作
根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 b的目是增加间隔 的目是增加间隔 的目是增加间隔 的目是增加间隔 .如果没有 如果没有 b的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 的话,那超平面将不得通过原点限 制了这个方法的灵活性。 制了这个方法的灵活性。 制了这个方法的灵活性。 制了这个方法的灵活性。 制了这个方法的灵活性。 制了这个方法的灵活性。
由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族:
来表示。 来表示。
如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 点并且这两个超平面之间的距离也最大 .通过几何不难得到这两个超平面之间的距离是 通过几何不难得到这两个超平面之间的距离是 2/|w| 2/|w|2/|w|2/|w|,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 ,因此我们需要最小化 |w||w||w|。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 i 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件
这两个式子可 这两个式子可 这两个式子可 以写作: 以写作: 以写作:
原型
现在 寻找最佳超平面这个问题就变成了(1)(1) 这个约束条件下最小化 |w|.|w|.|w|.|w|.这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) 最优化中的问题。 最优化中的问题。 最优化中的问题。 最优化中的问题。
更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下:
最小化 , 满足 。
1/2 1/2 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。
对偶型 (Dual Form)(Dual Form)(Dual Form)(Dual Form) (Dual Form) (Dual Form) (Dual Form)(Dual Form)
把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实是一个关于支持向量(即那些在间隔区 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。
支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 并满足 并满足 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0
软间隔
199 5年, Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes 与 Vapnik Vapnik Vapnik 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 “软边界 ”将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 “支持向量机 ” (或 “SVM” “SVM” “SVM” “SVM” )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 ξi 以衡量对数据 以衡量对数据 以衡量对数据 xi 的误分类度。 的误分类度。 的误分类度。

随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 随后,将目标函数与一个针对非 0ξi 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 (3)(3) 变形为 变形为
数据挖 掘十大经典算法 掘十大经典算法 掘十大经典算法 掘十大经典算法 (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori
AprioriApriori AprioriApriori Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。
AprioriApriori AprioriApriori Apriori演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了:
最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量
最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数 最小支援:规则中物件或是组必顸符合的低案例数
最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛
该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项该算法的基本思想是:首先找出 所有频集,这些项现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 现的频繁性至少和预定义最小支 持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信使用第 使用第 1步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。
为了生成所有频集,使用递推方法可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 ,以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 以及可能需要重复扫描数据库,是 AprioriApriori AprioriApriori Apriori算法的两大缺点。 算法的两大缺点。 算法的两大缺点。 算法的两大缺点。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (5) EM(5) EM (5) EM(5) EM
在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( EM ,ExpectatioExpectatio Expectatio ExpectatioExpectation–MaximizationMaximization MaximizationMaximizationMaximization MaximizationMaximization )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( Latent Latent Latent Latent VariablVariabl VariablVariabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。最 )领域。最 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( E),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( 观测到的一样包含在内从而计算最大似然期望值;另外步是化( M),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 在 E 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 M 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 用于另外一个 用于另外一个 用于另外一个 E 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。
最大期望过程说明 最大期望过程说明 最大期望过程说明 最大期望过程说明
我们用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 和 一起 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( Mixture Model Mixture Model Mixture Model Mixture ModelMixture ModelMixture Model Mixture Model)中,如果 )中,如果 )中,如果 “产生 ”样本的混合元素 样本的混合元素 样本的混合元素 样本的混合元素 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。 成分已知的话最大似然公式将变得更加便利(参见下面例子)。
估计无法观测的数据 估计无法观测的数据 估计无法观测的数据 估计无法观测的数据
让 代表矢量 θ: 定义的参数 全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函定义的参数 全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函定义的参数 全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函(离 散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为:
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (6) PageRank(6) PageRank (6) PageRank(6) PageRank(6) PageRank(6) PageRank (6) PageRank(6) PageRank
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 是 GoogleGoogle Google算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 2001 年 9月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 GoogleGoogle Google创始人 创始人 之一拉里 之一拉里 •佩奇( 佩奇( Larry PageLarry Page Larry PageLarry PageLarry PageLarry PageLarry Page Larry Page)。因此, )。因此, )。因此, PageRank PageRankPageRank PageRank里的 page 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。
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在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 的核心思想。 的核心思想。 的核心思想。 的核心思想。 当然 Google oogle oogle 的 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 算法实际上要复 算法实际上要复 算法实际上要复 算法实际上要复 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗?
Google Google Google Google 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 •佩奇 (Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page )和谢尔盖 )和谢尔盖 •布林 (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) 把这个问题变 把这个问题变 把这个问题变 成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页排名是相同的, 排名是相同的, 排名是相同的, 并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再并且根据这个初始值,算出各网页的第一次 迭代排名然后再迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 工干预的。 工干预的。
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第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量
和质在计算网站排名时, 在计算网站排名时, 在计算网站排名时, 在计算网站排名时, Pagerank Pagerank 会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个接数越多其 接数越多其 PR 值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接OK 了, 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 GoogleGoogle Google Google对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 对一个网站上的外部链接数重视程 度并不意味着你因此可以 度并不意味着你因此可以 度并不意味着你因此可以 度并不意味着你因此可以 度并不意味着你因此可以 度并不意味着你因此可以 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 GoogleGoogle Google并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 决定其等级。 决定其等级。 决定其等级。 GoogleGoogle Google Google的 Pagerank Pagerank Pagerank 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 (damping factor)(damping factor) (damping factor) (damping factor) (damping factor)(damping factor) (damping factor)(damping factor) (damping factor)。阻尼因素 。阻尼因素 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 PR 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 0.85 0.85 。当然 。当然 比起你网站的实际 比起你网站的实际 比起你网站的实际 比起你网站的实际 PR 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。
现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 PR 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: PR(A)=(1 PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1- d)+d(PR(t1 d)+d(PR(t1d)+d(PR(t1 d)+d(PR(t1 d)+d(PR(t1d)+d(PR(t1d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) )/C(t1)+...+PR(tn)/tn)) 公 式解释:其中 式解释:其中 式解释:其中 PR(A) PR(A)PR(A)PR(A)表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 t1 上,依据 上,依据 上,依据 Pagerank?Pagerank?Pagerank? Pagerank? Pagerank?系统给你的网站所 系统给你的网站所 系统给你的网站所 系统给你的网站所 增加的 增加的 PR 分值; 分值; PR(t1) PR(t1)PR(t1)PR(t1) 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 PR 分值; C(t1)C(t1)C(t1)C(t1) 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该PR 分值的 分值的 0.85 0.85 ,
那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和那么,是不说对一个网站而言它所拥有的较高 质量和PR 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- GoogleGoogle Google的 PagerankPagerank Pagerank Pagerank 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 考虑其数量 考虑其数量 .比方说,对一个有定 方说,对一个有定 方说,对一个有定 方说,对一个有定 方说,对一个有定 方说,对一个有定 PR 值的网站 值的网站 X来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 Y是它的唯一个外 是它的唯一个外 是它的唯一个外 是它的唯一个外 部链接,那么 部链接,那么 部链接,那么 GoogleGoogle Google就相信网站 就相信网站 就相信网站 X将你的网站 将你的网站 将你的网站 Y视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 的网站 Y更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 X 上已经有 上已经有 上已经有 49 个外部链接,那么 个外部链接,那么 个外部链接,那么 个外部链接,那么 GoogleGoogle Google就相信网 就相信网 站 X只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 50 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 你所能够得到的 你所能够得到的 你所能够得到的 PR 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。
说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 PR 分值大于 等分值大于 等分值大于 等分值大于 等6的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你PR 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 100100 个其它的外部链接 个其它的外部链接 个其它的外部链接 个其它的外部链接 时,那你能够得到的 时,那你能够得到的 时,那你能够得到的 时,那你能够得到的 时,那你能够得到的 PR 分值 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 PR 值仅为 值仅为 2,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链
接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 PR 值要远大于那个 值要远大于那个 值要远大于那个 值要远大于那个 PR 值为 6,外部链接数为 ,外部链接数为 ,外部链接数为 ,外部链接数为 100 的网站。 的网站。
而且这个 而且这个 0.85 0.85 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。
第二: GoogleGoogle Google在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数
GoogleGoogle Google Google在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多Pagerank Pagerank 值越高。但通常 值越高。但通常 值越高。但通常 值越高。但通常 Google Google Google Google 并不会主动 并不会主动 并不会主动 抓取你的网站所有 页面,尤其是址里带抓取你的网站所有 页面,尤其是址里带“?” “?” “?” 的动态链接, GoogleGoogle Google不主动,那就要我们 不主动,那就要我们 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提 交给 GoogleGoogle Google Google,但我想没有谁真会这么做,页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 HtmlHtmlHtmlHtml页面,通常被称作 页面,通常被称作 页面,通常被称作 “网站地图 网站地图 ”或“网 站导航 ”,它里面包含你要添加的所有网址,然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 GoogleGoogle GoogleGoogle。
第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名DMOZDMOZDMOZDMOZ,YahooYahooYahoo 和 Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart 收录
众所周知, 众所周知, GoogleGoogle Google的 Pagerank PagerankPagerank 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 DMOZDMOZDMOZDMOZ,YahooYahoo Yahoo和 LooksmartLooksmart LooksmartLooksmart Looksmart尤 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 DMOZDMOZ 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 DMOZDMOZDMOZDMOZ链接对 链接对 GoogleGoogle Google Google的 Pagerank? Pagerank? Pagerank?Pagerank?来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 块金子一样珍贵 块金子一样珍贵 块金子一样珍贵 。如果你的网站为 。如果你的网站为 。如果你的网站为 。如果你的网站为 ODP 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 ODP 提交你 提交你 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 ODP 合适的目录下点击 合适的目录下点击 合适的目录下点击 合适的目录下点击 "增加站点 增加站点 增加站点 ",按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 OK 了。至 了。至 少要保证你的索引页 (INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE) (INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE) 被收录进去。所以,如果你的 网站内容涉及完全不同被收录进去。所以,如果你的 网站内容涉及完全不同几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 ODPODPODP提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 提交-不过请记住 "欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 "。等到 GoogleGoogle Google Google对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 PR 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 YahooYahoo Yahoo 和 LooksmartLooksmart LooksmartLooksmart Looksmart所收录,那么你的 所收录,那么你的 所收录,那么你的 所收录,那么你的 PR 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 zeall.com zeall.comzeall.com 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 LooksmartLooksmart Looksmart Looksmart所收录。 所收录。 LooksmartLooksmart Looksmart Looksmart也是从 ZealZeal 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。
Google PRGoogle PR Google PR Google PR Google PR 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间?
一般情况下 一般情况下 一般情况下 PR 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 2.5 ~3个月!最近一次 个月!最近一次 个月!最近一次 个月!最近一次 PR 更新是 更新是 2008 2008 年 1月中旬。 月中旬。
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 相关算法总结: 相关算法总结: 相关算法总结: 相关算法总结:
1.PageRank 1.PageRank1.PageRank 1.PageRank1.PageRank 1.PageRank
基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 T存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 A的连接,则表明 的连接,则表明 的连接,则表明 的连接,则表明 T的所有者认为 的所有者认为 的所有者认为 的所有者认为 A比较重要, 比较重要, 比较重要, 从而把 从而把 T的一部分重要性得赋予 一部分重要性得赋予 一部分重要性得赋予 一部分重要性得赋予 一部分重要性得赋予 一部分重要性得赋予 A。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: PR (T)/C(T)/C(T)/C(T)/C(T)
其中 PR (T)为 T的 PageRank PageRankPageRank 值, C(T)C(T)C(T) 为 T的出链数,则 的出链数,则 的出链数,则 A的 PageRank PageRankPageRank 值为一系列类似 值为一系列类似 值为一系列类似 值为一系列类似 于 T的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。
优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页优点:是一个与查询无关的 静态算法,所有网页PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 值通过离线计算获得;有效减 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。 少在线查询时的计算量,极大降低了响应间。
不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, 不足:人们的查询具有主题特征, PageRankPageRankPageRank PageRank 忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和忽略了主题相关性 ,导致结果的和降低;另外, 降低;另外, 降低;另外, PageRankPageRankPageRank PageRank 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。 有很严重的对新网页歧视。
2.Topic 2.Topic2.Topic 2.Topic-Sensitive P Sensitive PSensitive PSensitive PSensitive P ageRank ageRankageRank ageRank(主题敏感的 (主题敏感的 (主题敏感的 PageRank PageRankPageRank )
基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 PageRankPageRankPageRank PageRank 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 PageRank PageRankPageRank 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 PageRankPageRank PageRank PageRank 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。
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基本思想:与 基本思想:与 基本思想:与 PageRankPageRank PageRankPageRankPageRank 的不同之处 的不同之处 :仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤:仅考虑专家页 面的链接。主要包括两个步骤面搜索和目标页排序。 面搜索和目标页排序。 面搜索和目标页排序。 面搜索和目标页排序。 面搜索和目标页排序。
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专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 专家页面的质量和公平性难以保证;忽略了大非影响,不能反应整个 InternetInternet Internet Internet 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 的民意;当没有足够专家页面存在时,返回空所以 HilltopHilltopHilltopHilltopHilltopHilltop 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。 适合对于查询排序进行求精。
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AdaboostAdaboost Adaboost 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 (弱分类器 弱分类器 ), 然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终(强分类器 强分类器 )。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 分类的准确率, 分类的准确率, 分类的准确率, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 来确定每个样本的权值。将修改过新数据集送给下层分类器进行训练, 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 adaboostadaboost adaboost分类器 分类器 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。
目前,对 目前,对 adaboost adaboost 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 现了一些在回 现了一些在回 现了一些在回 归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其adaboost adaboost 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 : 两类问题、 两类问题、 两类问题、 多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。
它用全部的训练样本进行学习该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程, 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 这个过程通不断的训练,可以提高对数据 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示:
1. 先通过对 先通过对 先通过对 N个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 ;
2. 将 分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个N个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器;
3. 将 和 都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个N个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器;
4. 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 最终经过提升的强分类器 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 , …… 的多数表决。 的多数表决。 的多数表决。
2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 算法
对于 booboo sting stingsting 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题:
1. 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行;
2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。
针对以上两个问题, 针对以上两个问题, 针对以上两个问题, 针对以上两个问题, adaboost adaboost 算法进行了调整: 算法进行了调整: 算法进行了调整: 算法进行了调整:
1. 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 的训练数据样本上; 的训练数据样本上; 的训练数据样本上; 的训练数据样本上;
2. 将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好将弱分类器 联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让效果好具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法是 算法是 FreundFreundFreund 和 Schapire Schapire SchapireSchapire根据在线分配算 根据在线分配算 根据在线分配算 根据在线分配算 法提出的,他们详细分析了 法提出的,他们详细分析了 法提出的,他们详细分析了 法提出的,他们详细分析了 法提出的,他们详细分析了 法提出的,他们详细分析了 AdaboostAdaboost Adaboost 算 法错误率 法错误率 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 题。与 BoostingBoosting BoostingBoosting 算法不同的是, 算法不同的是, 算法不同的是, 算法不同的是, adaboost adaboost 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应权重来实现。开始时,对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 其中 n 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 。对于分 。对于分 。对于分
类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练得到弱分类器。依次推,经过 T 次循环,得到 T 个弱分类器,把这 T 个弱分类器按一 定的权重叠加( 定的权重叠加( 定的权重叠加( boost )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下:
1. 给定训练样本集 给定训练样本集 给定训练样本集 给定训练样本集 ,其中 ,其中 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数;
2. 初始化样本权重 初始化样本权重 初始化样本权重 初始化样本权重 ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布;
3. 第一次迭代: 第一次迭代: 第一次迭代: 第一次迭代:
(1)(1) 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器:
(2) (2) (2) 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率:
(3) (3) (3) 选取 ,使得 ,使得 最小
(4) (4) (4) 更新样本权重: 更新样本权重: 更新样本权重: 更新样本权重:
(5) (5) (5) 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器:
AdaboostAdaboost Adaboost 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 BoostingBoostingBoosting BoostingBoosting 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 x定一个分 定一个分 定一个分 布 P,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一错误率为弱类器 ,对于这个算 ,对于这个算 ,对于这个算 ,对于这个算 法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 每一次迭代,都要 每一次迭代,都要 每一次迭代,都要 每一次迭代,都要 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。
最终是个加权平均数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (8) kNN(8) kNN (8) kNN(8) kNN (8) kNN
邻近算法 邻近算法
KNNKNNKNN算法的决策过程 算法的决策过程 算法的决策过程 算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm
左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 K=3K=3K=3,由于红色 ,由于红色 ,由于红色 三角形所占比例为 三角形所占比例为 三角形所占比例为 三角形所占比例为 2/3 2/3,绿色圆将被赋予红三角形那个类,如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 K=5K=5K=5,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 例为 3/5 3/5,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。
K最近邻 (k -NearestNearest Nearest Nearest NeighborNeighbor Neighbor Neighbor ,KNN)KNN)KNN)KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中k个最相似 个最相似 (即特征空 即特征空 间中最邻近 间中最邻近 )的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 KNNKNNKNN算法中, 算法中, 算法中, 所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 KNNKNNKNN方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 方法虽然从原理上也依赖于极限定,但在 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 KNNKNNKNN方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 而不是靠判别类域的方法来确定所 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 属类别的,因此对于域交叉或重叠较多待分样本集 来说, KNNKNNKNN方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。
KNNKNNKNN算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 k个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 (weight)(weight)(weight) (weight) (weight),如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。
该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他该算法在分类 时有个主要的不足是,当样本平衡如一容量很大而其他样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 K个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 多数。因此可以采用权值的方 多数。因此可以采用权值的方 多数。因此可以采用权值的方 多数。因此可以采用权值的方 多数。因此可以采用权值的方 多数。因此可以采用权值的方 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。方另一个 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 能求得它的 能求得它的 能求得它的 K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (9) Naive Bayes(9) Naive Bayes (9) Naive Bayes(9) Naive Bayes(9) Naive Bayes (9) Naive Bayes(9) Naive Bayes (9) Naive Bayes
贝叶斯分类器 贝叶斯分类器 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 该对象属于某一类的概率,选择 该对象属于某一类的概率,选择 该对象属于某一类的概率,选择 该对象属于某一类的概率,选择 该对象属于某一类的概率,选择 该对象属于某一类的概率,选择 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 具有最大后验概率的类作为该对象所属。目前研究较多 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: Naive BayesNaive Bayes Naive BayesNaive Bayes Naive Bayes 、TANTANTAN、BANBANBAN和 GBNGBNGBN。
贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 ,图中 两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 X 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 (Conditional (Conditional (Conditional (Conditional (Conditional (Conditional (Conditional (Conditional Probability TableProbability TableProbability TableProbability Table Probability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability Table Probability Table,CPT)CPT) CPT),用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 X 在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若X 无 父结点 ,则 X 的 CPT CPT CPT CPT 为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点CPT CPT CPT CPT 定义了网络中 定义了网络中 定义了网络中 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。
贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 C,其中 ,其中 ,其中 C 的取值来自于类 的取值来自于类 的取值来自于类 集合 ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm),还包含一组结点 ,还包含一组结点 ,还包含一组结点 ,还包含一组结点 X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) ,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 D,其分类特征值为 ,其分类特征值为 ,其分类特征值为 ,其分类特征值为 ,其分类特征值为 x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) ,则样本 ,则样本 ,则样本 D 属于类别 属于类别 ci ci 的概率 的概率 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) x 2 , ... Xn = n) ,( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) 应满足 下式:
P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }
而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式:
P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x) x ci) * / P( C = ci | X x)
x ci) * / 其中, 其中, P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 ,而 P( X P( X P( X P( X = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) = x | C ci) 和 P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。
应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 从样本数据中构造分类器,包括结学习和 从样本数据中构造分类器,包括结学习和 CPT CPT CPT 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 NP NP NP 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 完全问题,因而在实际应用中往需要对贝叶斯网络 分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯Naive Naive Naive Naive BayesBayes Bayes 、TANTANTAN、BANBANBAN、GBN BN BN 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯
分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 第一步 ,建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。 为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习确定。
为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指导学习在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树(Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)和朴 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( NaiveNaive NaiveNaive Bayesian ModelBayesian Model Bayesian Model Bayesian ModelBayesian Model Bayesian Model Bayesian Model,NBCNBCNBC)。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性同时它的大小独立于数 据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 出现,以及忽略数据集中属性之间的 相关性等。 相关性等。 相关性等。
和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, NBCNBCNBC模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 理论上, 理论上, NBCNBCNBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这因为 NBCNBCNBC模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 NBCNBCNBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, 模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者之间相关大时, NBCNBCNBC模型
的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, NBCNBCNBC模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。
朴素贝叶斯模 朴素贝叶斯模 朴素贝叶斯模 型:
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Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)
Vj 属于 V集合
其中 VmapVmapVmap 是给定一个 是给定一个 是给定一个 example, example,example,example, example, 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 .
其中 a1...ana1...an 是这个 是这个 example example example example里面的属性 里面的属性 里面的属性 .
这里面 ,Vmap ,Vmap,Vmap 目标值 目标值 ,就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 .所以用 所以用 max max 来表示
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贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an) P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an) P( Vj | a1,a2...an) 中.
可得到 Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)
又因为朴素贝叶斯分类器 又因为朴素贝叶斯分类器 又因为朴素贝叶斯分类器 又因为朴素贝叶斯分类器 又因为朴素贝叶斯分类器 默认 a1...ana1...an 他们互相独立的 他们互相独立的 他们互相独立的 他们互相独立的 .
所以 P(a1,a2...an)P(a1,a2...an)P(a1,a2...an) P(a1,a2...an) P(a1,a2...an) 对于结果没有用处 对于结果没有用处 . [ . [因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 ,最 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 ]
可得到 可得到 Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj )
然后
"朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合假定说明给实力的 目标值情况下。观察到联合a1,a2...ana1,a2...an a1,a2...an的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性概率乘积: 概率乘积: P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| )
....
朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj )
Π i P ( ai | "
Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )
此处 Vj ( yes | no )Vj ( yes | no )Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no )Vj ( yes | no )Vj ( yes | no ) ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (10) CART(10) CART (10) CART (10) CART(10) CART(10) CART
如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 努力并且易于被终端用户理解的分类技术话,那么 Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, Olshen和 StoneStoneStone (1984 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这 个分类的过程,然后 个分类的过程,然后 个分类的过程,然后 个分类的过程,然后 个分类的过程,然后 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 BriemanBriemanBriemanBrieman Brieman 等人用来实现 等人用来实现 等人用来实现 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees)方法。 )方法。
分类树
在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。
递归划分 递归划分
让我们用变量 让我们用变量 让我们用变量 y表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 关于变量 关于变量 x的 p维空间划分为不重叠的矩形。 维空间划分为不重叠的矩形。 维空间划分为不重叠的矩形。 维空间划分为不重叠的矩形。 维空间划分为不重叠的矩形。 维空间划分为不重叠的矩形。 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 这个划分是以递归方式完成的。首先,一自 变量被选择,比如 变量被选择,比如 变量被选择,比如 变量被选择,比如 xi 和 xi 的一个值 的一个值 si ,比方说选择 ,比方说选择 ,比方说选择 ,比方说选择 si 把 p维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 p维 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 xi<=si xi<=sixi<=sixi<=si ,另一个 ,另一个 ,另一个 p维超矩形包含所 维超矩形包含所 维超矩形包含所 维超矩形包含所 xi>si xi>sixi>si 。接着,这两部分中 。接着,这两部分中 。接着,这两部分中 。接着,这两部分中 。接着,这两部分中 。接着,这两部分中 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区 的一个部分通过选择变量和该划值以相似方式被。这导致了三矩形区
域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小域(从这里往后我们把超矩形都说成)。 随着个过程的持续,得到越来小这个 想法是把整这个 想法是把整这个 想法是把整这个 想法是把整x空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 “纯”的。 “纯” 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 们认为包含的点都只属于一个类(当然,这 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。 不总是可能的,因为经常存在一些属于同类点但这自变量有完全相值)。
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国际权威的学术组织 国际权威的学术组织 国际权威的学术组织 国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年 12 月评 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: 选出了数据挖掘领域的十大经典算法: C4.5, kC4.5, k C4.5, k -Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART. kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART.kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评不仅是选中的 十大算法,其实参加评18 种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得种算法,实际上 随便拿出一来都可以称得是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5 1. C4.5 1. C4.5
C4.5C4.5 算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树,其核心算法是 其核心算法是 其核心算法是 ID3ID3ID3算法 . C4.5C4.5 算法继承 算法继承 了 ID3ID3ID3算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 ID3ID3ID3算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改:
1) 1) 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足; 用信息增益率来选择属性,克服了时偏向取值多的不足;
2) 2) 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝;
3) 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理;
4) 4) 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。
C4.5C4.5 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过程 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。 中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。
2. The k 2. The k -means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm means algorithm 即 K-Means Means 算法
k-means algorithmmeans algorithm means algorithmmeans algorithm means algorithm means algorithmmeans algorithmmeans algorithm 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 n的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 k个分割, 个分割, k < nk < nk < nk < nk < n。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。
3. Supp 3. Support vector machines ort vector machinesort vector machines ort vector machines ort vector machines ort vector machines ort vector machines ort vector machines
支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector Machine ,简称 ,简称 SV 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 SVMSVMSVM)。它是一 )。它是一 )。它是一 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。支持向量机将映射到 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。分开数据两 边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定边建有两个互相平 行的超面。分隔使距离最大化假定面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 面间的距离或差越大,分类器总误小。一个极好指南是 C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C Burges 的《模式识 的《模式识 的《模式识 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 别支持向量机指南》。 van dvan d er Walt er Walt er Walt er Walt er Walt er Walt 和 Barnard Barnard Barnard Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm 4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm4. The Apriori algorithm
AprioriApriori AprioriApriori Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持
度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。
5. 最大期望 最大期望 最大期望 (EM)(EM) 算法
在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( EM ,ExpectationExpectation Expectation ExpectationExpectation –MaximizationMaximization MaximizationMaximizationMaximization MaximizationMaximization )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模 型中 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( 寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无观测隐藏变量( Latent Latent Latent Latent VariablVariabl VariablVariabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。 )领域。
6. PageRank 6. PageRank6. PageRank 6. PageRank6. PageRank 6. PageRank
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 是 GoogleGoogle Google算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 算法的重要内容。 2001 年 9月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 月被授予美国专利,人是 GoogleGoogle Google创始人 创始人 之一拉里 之一拉里 •佩奇( 佩奇( Larry PageLarry Page Larry PageLarry PageLarry PageLarry PageLarry Page Larry Page)。因此, )。因此, )。因此, PageRank PageRankPageRank PageRank里的 page 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 不是指网页,而佩奇即这个 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。 等级方法是以佩奇来命名的。
PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质根据网站的外部链接和内数量 质俩衡量网站的价值。 俩衡量网站的价值。 俩衡量网站的价值。 俩衡量网站的价值。 俩衡量网站的价值。 PageRankPageRank PageRank 背后 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 的概念是,每个到页面链接都对该一次投票被越多就意味着其他网 站投票越多。这个就是所谓的 站投票越多。这个就是所谓的 站投票越多。这个就是所谓的 站投票越多。这个就是所谓的 “链接流行度 链接流行度 ”—— 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 衡量多少人愿意将他们的网站和你挂 钩。 PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 这个概念引自学术中一篇论文的被述频度 —— 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 即被别人引述的次数越多, 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。 一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost 7. AdaBoost7. AdaBoost7. AdaBoost 7. AdaBoost
AdaboostAdaboost Adaboost 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 (弱分类器 弱分类器 ), 然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终然后把这些弱分类器 集合起来,构成一个更强的最终(强分类器 强分类器 )。其算法本身是通过 其算法本身是通过 其算法本身是通过 其算法本身是通过 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。
8. kNN: k 8. kNN: k8. kNN: k8. kNN: k8. kNN: k -nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classificationnearest neighbor classification nearest neighbor classificationnearest neighbor classification
K最近邻 (k -Nearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest NeighborNearest NeighborNearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest Neighbor ,KNN)KNN)KNN)KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中k个最相似 个最相似 (即特征空 即特征空 间中最邻近 间中最邻近 )的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。
9. Naive Bayes 9. Naive Bayes 9. Naive Bayes9. Naive Bayes 9. Naive Bayes
在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树(Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)和朴 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model ,NBCNBCNBC)。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着 坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时坚实的数学基础, 以及稳定分类效率。同时NBCNBCNBC模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 模型所需估计的参数很少,对缺失据 不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上不太敏感, 算法也比较简单。理论上NBCNBCNBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但 是实际上并非总如此, 是实际上并非总如此, 是实际上并非总如此, 是实际上并非总如此, 是实际上并非总如此, 这是因为 这是因为 NBCNBCNBC模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 中往是不成立的,这给 NBCNBCNBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者性之间相关较大时, 性之间相关较大时, 性之间相关较大时, 性之间相关较大时, 性之间相关较大时, 性之间相关较大时, 性之间相关较大时, NBCNBCNBC模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, 模型的分类效率比不上决策树。而在属性相关较小时, NBCNBCNBC模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。
10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 10. CART: 分类与回归树 分类与回归树 分类与回归树 分类与回归树
CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees 。 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 在分类树下面有两个关键的思想。第一是于 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。 递归地划分自变量空间的想法;第二个是用验证数据进行剪枝。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (1)C4.5(1)C4.5 (1)C4.5(1)C4.5
机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的对象属性与值之间种映射关系。 树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结树中每个节点表示某对象,而分叉路径则 代的可能属性值叶结对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 对应从根节点到该叶所经历的路径表示象值。决策树仅有单一输出,若欲复 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。 数输出,可以建立独的决策树处理不同。
从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做从数据产生决策树的机器学习 技术叫做, 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。 通俗说就是决策树。
决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里, 每都表述了种型结构他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 他由的分支来对该类型象依靠属性进行。每个决策树可以源 数据库的分割 数据库的分割 数据库的分割 数据库的分割 进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类进行数据测试。这个过程可 以递归式的对树修剪当不能再分割或一单独类以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外随机森林类器将许多决策树结合起来 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。 以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。如果数学的方法取得更加 理想的效果。 理想的效果。 理想的效果。
决策树是如何工作的 决策树是如何工作的 决策树是如何工作的 决策树是如何工作的
决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。 决策树一般都是自上而下的来生成。
选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。 选择分割的方法有好几种,但是目都一致:对标类尝试进行最佳。
从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是从根到叶子节点都有一条 路径,这就是“规则 ”。
决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 决策树可以是二叉的,也多 叉的。 叉的。
对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量: 对每个节点的衡量:
1) 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数 通过该节点的记录数
2) 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径 如果是叶子节点的话,分类路径
3) 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。 有些规则的效果可以比其他一要好。
由于 ID3ID3ID3算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 算法在实际应用中存一些问题,于是 QuilanQuilan QuilanQuilan 提出了 提出了 C4.5C4.5 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 算法,严格上说 C4.5C4.5C4.5 只 能是 ID3ID3ID3的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 的一个改进算法。相信大家对 ID3ID3ID3算法都很 算法都很 算法都很 .熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。 熟悉了,这里就不做介绍。
C4.5C4.5C4.5 算法继承了 算法继承了 算法继承了 算法继承了 ID3ID3ID3算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 算法的优点,并在以下几方面对 ID3ID3ID3算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改: 算法进行了改:
1) 1) 用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了用 信息增益率来选择属性,克服了信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 信息增益选择属性时偏向取值多的不 足;
2) 2) 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝; 在树构造过程中进行剪枝;
3) 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理; 能够完成对连续属性的离散化处理;
4) 4) 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。 能够对不完整数据进行处理。
C4.5C4.5C4.5 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺是在构造树过 程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外程中, 需要对数据集进行多次的顺序扫描和排因而导致算法低效。此外C4.5C4.5 只适合 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。 于能够驻留内存的数据集,当训练大得无法在容纳时程序运行。
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C4.5C4.5 算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树算法 是机器学习中的一种分类决策树,其核心算法是 其核心算法是 其核心算法是 ID3ID3ID3算法 .
分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下分类决策树 算法是从大量事例中进行提取规则的自上而下.
决策树的各部分是 决策树的各部分是 决策树的各部分是 决策树的各部分是 决策树的各部分是 :
根: 学习的事例集 学习的事例集 学习的事例集 .
枝: 分类的判定条件 分类的判定条件 分类的判定条件 分类的判定条件 .
叶: 分好的各个类 分好的各个类 分好的各个类 .
§4.3.2§4.3.2 ID3ID3ID3算法
1. 概念提取算法 概念提取算法 概念提取算法 概念提取算法 CLSCLSCLS
1) 初始化参数 初始化参数 初始化参数 C={E},EC={E},EC={E},E C={E},E包括所有的例子 包括所有的例子 包括所有的例子 ,为根 .
2) IF C中的任一元素 中的任一元素 中的任一元素 中的任一元素 e同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子 同属于一个决策类则创建叶子
节点 YESYESYES终止.
ELSE ELSE 依启发式标准 依启发式标准 依启发式标准 依启发式标准 ,选择特征 选择特征 选择特征 Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3, Fi={V1,V2,V3, Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,Fi={V1,V2,V3,... Vn}Vn} 并创建 并创建
判定节点 判定节点 判定节点
划分 C为互不相交的 为互不相交的 为互不相交的 为互不相交的 N个集合 个集合 C1,C2,C3,C1,C2,C3, C1,C2,C3,C1,C2,C3, C1,C2,C3,C1,C2,C3, ... ... ... ,Cn,Cn,Cn;
3) 对任一个 对任一个 对任一个 Ci 递归 .
2. ID3ID3ID3算法
1) 随机选择 随机选择 随机选择 C的一个子集 的一个子集 的一个子集 的一个子集 W (窗口 ).
2) 调用 CLSCLSCLS生成 W的分类树 的分类树 的分类树 DT(DT( 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 强调的启发式标准在后 ).
3) 顺序扫描 顺序扫描 顺序扫描 C搜集 DT 的意外 (即由 DT 无法确定的例子 无法确定的例子 无法确定的例子 无法确定的例子 ).
4) 组合 W与已发现的 与已发现的 与已发现的 意外 ,形成新的 形成新的 W.
5) 重复 2) 到 4), 4),直到无例外为止 直到无例外为止 直到无例外为止 直到无例外为止 .
启发式标准 启发式标准 :
只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 只跟本身与其子树有关 ,采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 采取信息理论用熵来量度 .
熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量熵是选择事件时自由度 的量,其计算方法为 其计算方法为 其计算方法为 其计算方法为
P = freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;freq(Cj,S)/|S|; freq(Cj,S)/|S|;
INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)=INFO(S)= - SUM( SUM( P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P)P*LOG(P) ) ; SUM()SUM()SUM()SUM()SUM()函数是求 函数是求 j从 1到 n和.
Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X) Gain(X)=Info(X)Gain(X)=Info(X)-Infox(X);Infox(X); Infox(X); Infox(X);Infox(X);Infox(X);
Infox(X)=SInfox(X)=S Infox(X)=S Infox(X)=SInfox(X)=SInfox(X)=SInfox(X)=SUM(UM( (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X); (|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);(|Ti|/|T|)*Info(X);
为保证生成的决策树最小 为保证生成的决策树最小 ,ID3 ,ID3,ID3算法在生成子树时 算法在生成子树时 算法在生成子树时 ,选取使生成的子树熵 选取使生成的子树熵 选取使生成的子树熵 (即 Gain(S))Gain(S)) Gain(S)) Gain(S)) 最小的 的特征来生成子树 的特征来生成子树 的特征来生成子树 的特征来生成子树 .
§4.3.3:§4.3.3: ID3ID3ID3算法对数据的要求 算法对数据的要求 算法对数据的要求 算法对数据的要求
1. 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 所有属性必须为离散量 .
2. 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 所有的训练例属性必须一个明确值 .
3. 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 相同的因素必须得到结论且训练例唯一 .
§4.3.4:§4.3.4: C4.5C4.5 C4.5对 ID3ID3ID3算法的改进 算法的改进 :
1. 熵的改进 熵的改进 熵的改进 ,加上了子树的信息 加上了子树的信息 加上了子树的信息 加上了子树的信息 .
Spl it_Infox(X)=it_Infox(X)=it_Infox(X)= it_Infox(X)= it_Infox(X)= it_Infox(X)=it_Infox(X)=it_Infox(X)= - SUM( SUM( (|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti| (|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti|(|T|/|Ti| ) *LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|)*LOG(|Ti|/|T|) );
GainGain Gain ratio(X)=ratio(X)= ratio(X)=ratio(X)= ratio(X)=ratio(X)=ratio(X)= Gain(X)/SplitGain(X)/Split Gain(X)/Split Gain(X)/SplitGain(X)/SplitGain(X)/SplitGain(X)/Split Gain(X)/SplitGain(X)/Split Infox(X);Infox(X); Infox(X); Infox(X);Infox(X);Infox(X);
2. 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 在输入数据上的改进 .
1)
因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 因素属性的值可以是连续量 ,C4.5 ,C4.5,C4.5 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 对其排序并分成不同的集合后按照 ID3ID3ID3算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 算法当作离散量进 行处理 ,但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散但结论属性的值 必须是离散.
2) 训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定训练例的 因素属性值可以是不确定,以 ? 表示 ,但结论必须是确定的 结论必须是确定的 结论必须是确定的 结论必须是确定的 结论必须是确定的
3. 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 对已生成的决策树进行裁剪 ,减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 减小生成树的规模 .
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (2) k(2) k (2) k(2) k-meansmeans
k-means algorithmmeans algorithm means algorithmmeans algorithm means algorithm means algorithmmeans algorithmmeans algorithm 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 算法是一个聚类,把 n的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 的对象根据他们属性分为 k个分割, 个分割, k < nk < nk < nk < nk < n。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类心。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。
假设有 假设有 k个群组 Si, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,kSi, i=1,2,...,kSi, i=1,2,...,k Si, i=1,2,...,k 。μi 是群组 是群组 Si 内所有元素 内所有元素 内所有元素 xj 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。 的重心,或叫中点。
k平均聚类发明于 平均聚类发明于 平均聚类发明于 平均聚类发明于 1956 1956 年, 该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德该算法 最常见的形式是采用被称为劳埃德(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm)(Lloyd algorithm) (Lloyd algorithm)的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 的迭代式改进探索法。劳埃德算首先把输入点分成 k个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 个初始化分组,可以是随机的或者使 用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近用一些启发式数据。然后计算每组的中心点, 根位置把对象分到离它最近重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(重新确定分组。继续复不断地计算中 心并,直到收敛即对象再改变(心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。 心点位置不再改变)。
劳埃德算法和 劳埃德算法和 劳埃德算法和 k平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 平均通常是紧密联系的,但在实际应用中劳埃德算法解决 k平均问题 平均问题 平均问题 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 的启发式法则,对于某些起始点和重心组合劳埃德算可能实际上收敛错误结果。 (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解) (上面函数中存在的不同最优解)
虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 虽然存在变异,但是劳埃德算法仍旧保持流行因为它实际中收敛非常快。上观察 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, 发现迭代次数远少于点的量。然而最近, David ArthurDavid Arthur David ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid ArthurDavid Arthur 和 Sergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii Sergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii Sergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei VassilvitskiiSergei Vassilvitskii Sergei Vassilvitskii提出存在特 提出存在特 定的点集使得 定的点集使得 定的点集使得 k平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。 平均算法花费超多项式时间达到收敛。
近似的 近似的 k平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。 平均算法已经被设计用于原始数据子集的。
从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 从算法的表现上来说,它并不保证一定得到全局最优解终质量很大程度取决于初 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 始化的分组。由于该算法速度很快,因此常用一种方是多次运行 k平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 平均算法,选择最 优解。
k平均算法的 平均算法的 平均算法的 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 一个缺点是,分组的数目 k是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 是一个输入参数,不合适的 k可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 可能返回较差的结果。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。 另外,算法还假设均方误差是计群组分散度的最佳参数。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (3) Svm(3) Svm (3) Svm(3) Svm (3) Svm
支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 支持向量机,英文为 Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector MachineSupport Vector Machine Support Vector Machine Support Vector Machine ,简称 ,简称 SV 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 机(论文中一般简称 SVMSVMSVM)。它是一 )。它是一 )。它是一 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。 种監督式學習的方法,它广泛应用于统计分类以及回归析中。
支持向量机属于一般化线性分类器 支持向量机属于一般化线性分类器 .他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( 他们也可以认为是提克洛夫规范化( Tikhonov Tikhonov Tikhonov Tikhonov Tikhonov RegularizationRegularization Regularization RegularizationRegularization RegularizationRegularization )方法的一个特例 )方法的一个特例 )方法的一个特例 )方法的一个特例 .这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大这族分类器的特点是他们能够同时最小化 经验误差与大几何边缘区 .因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( 因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( 因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统计算中,期望( EM ) 算法是在概率( 算法是在概率( 算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 )模型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率依赖于无 法观测的隐藏变量( Latent VariablLatent Variabl Latent Variabl Latent VariablLatent VariablLatent Variabl Latent VariablLatent Variabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚 (Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( )领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( E), 也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最 大似然期望值;另外步大化( 大化( M),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 ),也就是最大化在 E 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 步上找到的最大似然期望值 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 从而计算参数的最大似然估。 M 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 步上找到的参数然后用于另外一个 E 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。
VapnikVapnik Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设最佳准则。其原 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 理也从线性可分说起,然后扩展到不的情况。甚至使用非函数中去这 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 种分类器被称为支持向量机 (Support Vector Machine,(Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine,(Support Vector Machine,(Support Vector Machine,(Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine, (Support Vector Machine,(Support Vector Machine, 简称 SVM)SVM)SVM) 。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深。支持向量机的 提出有很深理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。 支持向量机方法是在近年来提出的一种新理论背景。
支持向量机方法是在近年来提出的一种新SVM SVM的主要思想可以概括为两点: 的主要思想可以概括为两点: 的主要思想可以概括为两点: (1) (1) (1) 它是针对线 性可分情况进行析,于它是针对线 性可分情况进行析,于它是针对线 性可分情况进行析,于性不可分 的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征的情况,通过使 用非线性映射算法将低维输入空间不可分样本转化为高特征其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为其线性可 分,从而使得高维特征空间采用算法对样本的非进行析成为能; (2) (2) (2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建优分割超平面,使得 学习器到全局最优化 到全局最优化 到全局最优化 ,并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。 并且在整个样本空间的期望风险以某概率满足一定上界。
在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 在学习这种方法时,首先要弄清楚考虑问题的特点就从线性可分最简单情 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 况讨论起,在没有弄懂其原理之前不要急于学习线性可分等较复杂的情支持向量机 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 在设计时,需要用到条件极值问题的 求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说求解, 因此需用拉格朗日乘子理论但对多数人来说以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足以前学到的 或常用是约束条件为等式表示方,但在此要不作必须满足条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。 条件,此时只要了解拉格朗日理论的有关结就行。
介绍
支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 支持向量机将映射到一个更高维的空间里,在这建立有最大隔超平面。 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 在分开数据的超平面两边建有个互相行。隔使距 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 离最大化。假定平行超面间的距或差越,分类器总误小一个极好指南是 C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C BurgesC.J.C BurgesC.J.C Burges C.J.C Burges 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 的《模式识别支持向量机指南》。 van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt van der Walt 和 Barnard arnard arnard arnard 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 将支持向量机和其他 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。 分类器进行了比较。
动机
有很多个分类器 有很多个分类器 有很多个分类器 (超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。 超平面)可以把数据分开,但是只有一个能够达到最大割。
我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以我们通常希望分类的过程是 一个机器学习。这些数据点并不需要中,而可以任意 (统计学符号 统计学符号 统计学符号 )中或者 中或者 (计算机科学符号 计算机科学符号 计算机科学符号 ) 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 的点。我们希望能够把这些通过一个 n-1维的 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 超平面分开,通常这个被称为线性类器。有很多都符合要求但是我们还希望 找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为找到分类最佳的平面,即使得属于两个不同数据点间隔大 那该亦称为间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 间隔超平面。如果我们能够找到这个, 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。 那么这个分类器就称为最大间隔。
问题定义 问题定义
设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 设样本属于两个类,用该训练 svm svm得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 得到的最大间隔超平面。在上样本点也称为 支持向量 支持向量 .
我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点 我们考虑以下形式的样本点
其中 ci 为 1或−1 -- 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 用以表示数据点属于哪个类 . 是一个 是一个 p − ( p − ( p − ( p − ( 统计学符号 统计学符号 统计学符号 ), ), 或 n − ( n − ( n − ( n − ( 计算机科 计算机科 学符号 ) 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 维向量,其每个元素都被缩放到 [0,1][0,1] 或[-1,1]. 1,1].缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主 缩放的目是防止方差大随机变量主
导分类过程 导分类过程 .我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 我们可以把这些数据称为 “训练数据 训练数据 训练数据 ”,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 ,希望我们的支持向量机能够通过一个超平 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 面正确的把他们分开。超平数 学形式可以写作 学形式可以写作 学形式可以写作 学形式可以写作
根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 根据几何知识,我们道向量垂直于分类超平面。加入位移 b的目是增加间隔 的目是增加间隔 的目是增加间隔 的目是增加间隔 .如果没有 如果没有 b的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。 的话,那超平面将不得通过原点限制了这个方法灵活性。
由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离由于我们要求最大间隔,因此需知道支 持向量以及(与佳超平面)行的并且离持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族: 持向量最近的超平面。我们可以看到这些行由方程族:
来表示。 来表示。
如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 如果这些训练数据是线性可分的,那就以找到样两个超平面在它们之间没有任何本 点并且这两个超平面之间的距离也最大 .通过几何不难得到这两个超平面之间的距离是 通过几何不难得到这两个超平面之间的距离是 2/|w| 2/|w|2/|w|2/|w|,因此我 们需要最小化 们需要最小化 们需要最小化 们需要最小化 |w||w||w|。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 。同时为了使得样本数据点都在超平面的间隔区以外,我们 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 需要保证对于所有的 i 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件 满足其中的一个条件
这两个式子可以写作: 这两个式子可以写作: 这两个式子可以写作: 这两个式子可以写作: 这两个式子可以写作:
原型
现在 寻找最佳超平面这个问题就变成了(1)(1) 这个约束条件下最小化 |w|.|w|.|w|.|w|.这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 这是一个二次規劃 QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming) QP(quadratic programming)QP(quadratic programming)QP(quadratic programming) 最优化中的问题。 最优化中的问题。 最优化中的问题。 最优化中的问题。
更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下: 更清楚的,它可以表示如下:
最小化 , 满足 。
1/2 1/2 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。 这个因子是为了数学上表达的方便加。
对偶型 (Dual Form)(Dual Form)(Dual Form)(Dual Form) (Dual Form) (Dual Form) (Dual Form)(Dual Form)
把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 把原型的分类规则写作对偶,可以看到器其实 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 是一个关于支持向量(即那些在间隔区 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。 边缘的训练样本点)函数。
支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 支持向量机的对偶型如下: 并满足 并满足 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0 αi > = 0
软间隔
1995 年, Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes , Corinna Cortes 与 Vapnik Vapnik Vapnik 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标 提出了一种改进的最大间隔区方法,这可以处理标
记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 记错误的样本。如果可区分正负例超平面不存在,则 “软边界 ”将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 将选择一个超平面尽可能清 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 晰地区分样本,同时使其与界最清的距离大化。这一成果术语 “支持向量机 ” (或 “SVM” “SVM” “SVM” “SVM” )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 )得到推广。这种方法引入了松驰参数 ξi 以衡量对数据 以衡量对数据 以衡量对数据 xi 的误分类度。 的误分类度。 的误分类度。

随后,将目标函 随后,将目标函 随后,将目标函 数与一个针对非 数与一个针对非 数与一个针对非 数与一个针对非 0ξi 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 的惩罚函数相加,在增大间距和缩小错误两目标 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 之间进行权衡优化。如果惩罚函数是一个线性,则等式 (3)(3) 变形为 变形为
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori(4)Apriori (4)Apriori
AprioriApriori AprioriApriori Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集 。其核心基于两阶段思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、层布尔这里,所有支持 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。 度大于最小支持的项集称为频繁,简。
AprioriApriori AprioriApriori Apriori演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了: 演算法所使用的前置统计量包括了:
最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量 最大规则物件数:中组所包含的量
最小支援:规则 最小支援:规则 最小支援:规则 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数 中物件或是组必顸符合的最低案例数
最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛 最小信心水准:计算规则所必须符合的低门槛
该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 该算法的基本思想是:首先找出所有频集,这些项现繁性至少和预定义最小支 持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信持度一样。然后 由频集产生强关联规则,这些必须满足最小支和可信使用第 使用第 1步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条步找到的频集产生期望规则 ,只包含合项所有其中每一条的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于的右部只有一项,这里采用 是中规则定义。旦些被生成那么大于户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。 为了生成所有频集,使用递推方法户给定的最小可信度规则才被留下来。
为了生成所有频集,使用递推方法可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 可能产生大量的候选集 ,以及可 以及可 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 能需要重复扫描数据库,是 AprioriApriori AprioriApriori Apriori算法的两大缺点。 算法的两大缺点。 算法的两大缺点。 算法的两大缺点。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (5) EM(5) EM (5) EM(5) EM
在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( 在统计算中,最大期望( EM ,ExpectationExpectation Expectation ExpectationExpectation –MaximizationMaximization MaximizationMaximizationMaximization MaximizationMaximization )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( )算法是在概率( probabilistic probabilistic probabilisticprobabilisticprobabilistic probabilisticprobabilistic)模 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( 型中寻找参数最大似然估计的算法,其概率模依赖于无观测隐藏变量( Latent Latent Latent Latent VariablVariabl VariablVariabl )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( )。最大期望经常用在机器学习和计算视觉的数据集聚( Data ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData ClusteringData Clustering Data Clustering Data ClusteringData Clustering )领域。最 )领域。最 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( 大期望算法经过两个步骤交替进行计,第一是( E),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 ),也就是将隐藏变量象能够 观测到的一样包含在内从而计 观测到的一样包含在内从而计 观测到的一样包含在内从而计 观测到的一样包含在内从而计 观测到的一样包含在内从而计 观测到的一样包含在内从而计 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( 算最大似然的期望值;另外一步是化( M),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 ),也就是最大化 在 E 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 步上找到的最大似然期望值从而计算参数估。 M 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 步上找到的参数然后 用于另外一个 用于另外一个 用于另外一个 E 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。 步计算,这个过程不断交替进行。
最大期望过程说明 最大期望过程说明 最大期望过程说明 最大期望过程说明
我们用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示能够观察到的不完整变量值,用 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 表示无法观察到的变量值,这样 和 一起 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 组成了完整的数据。 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 可能是实际测量丢失的数据,也够简化问题隐藏变如果 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( 它的值能够知道话。例如,在混合模型( Mixture Model Mixture Model Mixture Model Mixture ModelMixture ModelMixture Model Mixture Model)中,如果 )中,如果 )中,如果 “产生 ”样本的混合元素 样本的混合元素 样本的混合元素 样本的混合元素 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 成分已知的话最大似然公式将变得更 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。 加便利(参见下面的例子)。
估计无法观测的数据 估计无法观测的数据 估计无法观测的数据 估计无法观测的数据
让 代表矢量 θ: 定义的参数全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函离 定义的参数全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函离 定义的参数全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函离 定义的参数全部据概率分布(连续情况下)或者集聚函离 散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察散情况下),那么从这个函数 就可以得到全部据的最大似然值,另外在给定观察据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为: 据条件下未知数的分布可以表示为:
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (6) PageRank(6) PageRank (6) PageRank(6) PageRank(6) PageRank(6) PageRank (6) PageRank(6) PageRank
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排名算法并不是完全基于外部链接•高 PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 并不能保证 并不能保证 并不能保证 GoogleGoogle Google Google高排名 高排名
•PageRank •PageRank •PageRank •PageRank •PageRank •PageRank 值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到值更新的 比较慢,今天看到PageRank PageRankPageRank 值 可能是三个月前的值 可能是三个月前的值 可能是三个月前的值 可能是三个月前的值
可能是三个月前的因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 因此我们不鼓励刻意的去追求 PageRank PageRankPageRank ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 ,因为决定排名的素可以有 上百种。尽管如此, 上百种。尽管如此, 上百种。尽管如此, 上百种。尽管如此, 上百种。尽管如此, 上百种。尽管如此, PageRankPageRankPageRank PageRankPageRank 还是一个用来了解 还是一个用来了解 还是一个用来了解 还是一个用来了解 还是一个用来了解 GoogleGoogleGoogle Google对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 对您的网站页面如何评价相当好指示,建议设 计者要充分认识 计者要充分认识 计者要充分认识 计者要充分认识 PageRankPageRank PageRankPageRank PageRank在 GoogleGoogle Google判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期判断网 站质量中的重要作用,从设计前考虑到后期站更新都要给予 站更新都要给予 站更新都要给予 站更新都要给予 PageRankPageRank PageRankPageRankPageRank 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 足够的分析,很好利用。我们要将 PageRank PageRankPageRank PageRank看作是一种业余爱 看作是一种业余爱 看作是一种业余爱 看作是一种业余爱 看作是一种业余爱 好而不是一种信仰。 好而不是一种信仰。 好而不是一种信仰。 好而不是一种信仰。
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通过 对由超通过 对由超通过 对由超50,000 50,000 50,000 万个变量和 万个变量和 万个变量和 20 20 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, 亿个词汇组成的方程进行计算, PageRank PageRank PageRank 能够对网页 能够对网页 能够对网页 的重要性做出客观评价。 的重要性做出客观评价。 的重要性做出客观评价。 的重要性做出客观评价。 的重要性做出客观评价。 的重要性做出客观评价。 PageRank PageRank PageRank PageRank PageRank 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 并不计算直接链的数量,而是将从网页 A 指向网页 指向网页 指向网页 B 的链接解释为由网页 的链接解释为由网页 A 对网页 B 所投的一票。这样, 所投的一票。这样, 所投的一票。这样, PageRank PageRank PageRank PageRank 会根据网页 会根据网页 B 所收到 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。 的投票数量来评估该页重要性。
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在互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么互联网上,如果一个页被很多其它 所链接说明受到普遍的承认和信赖那么的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 的排名就高。这是 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 的核心思想。 的核心思想。 的核心思想。 的核心思想。 当然 Google Google Google Google 的 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 算法实际上要复 算法实际上要复 算法实际上要复 算法实际上要复 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 杂得多。比如说,对来自不同网页的链接待本身排名高更可靠于是给 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 这些链接予较大的权重。 Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank Page Rank 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 考虑了这个因素,可是现在问题又来计算搜索结果 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗? 的网页排名过程中需要用到本身,这不成了先有鸡还是蛋问题吗?
Google Google Google Google 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 的两个创始人拉里 •佩奇 (Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page Larry Page )和谢尔盖 )和谢尔盖 •布林 (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) (Sergey Brin) 把这个问题变 把这个问题变 把这个问题变 成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页成了一个二维矩阵相乘的 问题,并且用迭代方法解决这。他们先假定所有网页排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再排名是相同的,并且根据这个初始值算出各网页第一次 迭代然后再迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 迭代排名算出第二次的。他们两人从理论上证明了不初始值如何选取,这种法都保 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 证了网页排名的估计值能收敛到他们真实。得一提事,这种算法是完全没有任何人 工干预的。 工干预的。
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第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量 和质第一:网站外部链接的数量
和质在计算网站排名时, 在计算网站排名时, 在计算网站排名时, 在计算网站排名时, Pagerank Pagerank 会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个会将网站的外部链 接数考虑进去。并不能说一个接数 越多其 越多其 PR 值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接值就 越高,如果这样的话一个网站尽可能获得最多外部链接OK 了, 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 有这种想法是错误的。 GoogleGoogle Google Google对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 对一个网站上的外部链接数重视程度并不意味着你因此可以 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 不求策略地与任何网站建立连接。这是因为 GoogleGoogle Google并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 并不是简单地由计算网站的外部链接数来 决定其等级。 决定其等级。 决定其等级。 GoogleGoogle Google Google的 Pagerank Pagerank Pagerank 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会其数。 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 这个问题看来很有复杂。首先让我们解释一下什么是阻尼因数 (damping factor)(damping factor) (damping factor) (damping factor) (damping factor)(damping factor) (damping factor)(damping factor) (damping factor)。阻尼因素 。阻尼因素 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 就是当你投票或链接到另外一个站点时所获得的实际 PR 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 分值。阻尼因数一般是 0.85 0.85 。当然 。当然 比起你网站的实际 比起你网站的实际 比起你网站的实际 比起你网站的实际 PR 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。 值,它就显得微不足道了。
现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 现在让我们来看这个 PR 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: 分值的计算公式: PR(A)=(1 PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1PR(A)=(1- d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) d)+d(PR(t1)/C(t1)+...+tn)/tn)) 公 式解释:其中 式解释:其中 式解释:其中 PR(A) PR(A)PR(A)PR(A)表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 表示的是从一个外部链接站点 t1 上,依据 上,依据 上,依据 Pagerank?Pagerank?Pagerank? Pagerank? Pagerank?系统给你的网站所 系统给你的网站所 系统给你的网站所 系统给你的网站所 增加的 增加的 PR 分值; 分值; PR(t1) PR(t1)PR(t1)PR(t1) 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 表示该外部链接网站本身的 PR 分值; C(t1)C(t1)C(t1)C(t1) 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 则表示该外部链接站点所 拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该拥有的外部链接数量。大家要谨记:一个网站 投票权值只该PR 分值的 分值的 0.85 0.85 ,
那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高那么,是不说对一个网站 而言它所拥有的较高质量和较高 质量和较高 质量和较高 PR 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 分值的外部链接数量 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- 越多就好呢?错,因为- GoogleGoogle Google的 PagerankPagerank Pagerank Pagerank 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 系统不单考虑一个网站的外部链接质量,也会 考虑其数量 考虑其数量 .比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 比方说,对一个有定 PR 值的网站 值的网站 X来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 来说,如果你的网站 Y是它的唯一个外 是它的唯一个外 是它的唯一个外 是它的唯一个外 部链接,那么 部链接,那么 部链接,那么 GoogleGoogle Google就相信网站 就相信网站 就相信网站 X将你的网站 将你的网站 将你的网站 Y视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 视做它最好的一个外部链接,从而会给你 的网站 Y更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 更多的分值。可是,如果网站 X 上已经有 上已经有 上已经有 49 个外部链接,那么 个外部链接,那么 个外部链接,那么 个外部链接,那么 GoogleGoogle Google就相信网 就相信网 站 X只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 只是将你的网站视做它第 50 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 个好的网站。因而你外部链接点上数越多, 你所能够得到的 你所能够得到的 你所能够得到的 PR 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。 分值反而会越低,它们呈比关系。
说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 说它对是因为-一般情况下,个 PR 分值大于 等分值大于 等分值大于 等分值大于 等6的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你的 外部链接站点,可显著提升你PR 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 分值。但如果这个外部链接站点已经有 100100 个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到个其它的 外部链接时,那你能够得到PR 分值 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 就几乎为零了。同样,如果一个外部链接站点的 PR 值仅为 值仅为 2,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 ,但你却是它的唯一个外部链 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 接,那么你所获得的 PR 值要远大于那个 值要远大于那个 值要远大于那个 值要远大于那个 PR 值为 6,外部链接数为 ,外部链接数为 ,外部链接数为 ,外部链接数为 100 的网站。 的网站。
而且这个 而且这个 0.85 0.85 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。 的权值平均分配给其链接每个外部网站。
第二: GoogleGoogle Google在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数 在你的网站抓取页面数
GoogleGoogle Google Google在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多在你的网站抓取页面数, 目越多Pagerank Pagerank 值越高。但通常 值越高。但通常 值越高。但通常 值越高。但通常 GoogleGoogle Google Google 并不会主动 并不会主动 并不会主动 抓取你的网站所有 页面,尤其是址里带抓取你的网站所有 页面,尤其是址里带“?” “?” “?” 的动态链接, GoogleGoogle Google不主动,那就要我们 不主动,那就要我们 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 主动了,最笨的办法是把网站所有页面都提交给 GoogleGoogle Google Google,但我想没有谁真会这么做,页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 ,但我想没有谁真会这么做页 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 面不多的话可以试。更好办法是制作一个静态 HtmlHtmlHtmlHtml页面,通常被称作 页面,通常被称作 页面,通常被称作 “网站地图 网站地图 ”或“网 站导航 ”,它里面包含你要添加的所有网址,然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 ,它里面包含你要添加的所有网址然后把这个静态页提交给 GoogleGoogle GoogleGoogle。
第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名第三:网站 被世界大知名DMOZDMOZDMOZDMOZ,YahooYahooYahoo 和 Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart Looksmart 收录
众所周知, 众所周知, GoogleGoogle Google的 Pagerank PagerankPagerank 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 系统对那些门户网络目录如 DMOZDMOZDMOZDMOZ,YahYah oo 和 LooksmartLooksmart LooksmartLooksmart Looksmart尤 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 为器重。特别是对 DMOZDMOZ 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 。一个网站上的 DMOZDMOZDMOZDMOZ链接对 链接对 GoogleGoogle Google Google的 Pagerank? Pagerank? Pagerank?Pagerank?来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 来说,就好像一 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 块金子一样珍贵。如果你的网站为 ODP 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 收录,则可有效提升你的页面等级。向 ODP 提交你 提交你 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 的站点并为它收录,其实不是一件难事只要多花时间而已。确保你网提供 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 了良好的内容,然后在 ODP 合适的目录下点击 合适的目录下点击 合适的目录下点击 合适的目录下点击 "增加站点 增加站点 增加站点 ",按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 ,按照提示一步来就 OK 了。至 了。至 少要保证你的索引页 (INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE) (INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE)(INDEX PAGE) 被收录进去。所以,如果你的 网站内容涉及完全不同被收录进去。所以,如果你的 网站内容涉及完全不同几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 几块内容,你可以把每个的网页分别向 ODPODPODP提交- 提交- 提交- 不过请记住 不过请记住 不过请记住 不过请记住 不过请记住 "欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 欲速则不达 "。等到 GoogleGoogle Google Google对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 对其目录更新后,你就能看到的 PR 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 值会有什么变化了。如果你的网站为 YahooYahoo Yahoo 和 LooksmartLooksmart LooksmartLooksmart Looksmart所收录,那么你的 所收录,那么你的 所收录,那么你的 所收录,那么你的 PR 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 值会得到显著提升。如果你的网站是非商业性质或几乎完 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 全是非商业性质的内容,那么你可以通过 zeall.com zeall.comzeall.com 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 使你的网站为著名络目录 LooksmartLooksmart Looksmart Looksmart所收录。 所收录。 LooksmartLooksmart Looksmart Looksmart也是从 ZealZeal 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。 网络目录获得非商业搜索列表。
Google PRGoogle PR Google PR Google PR Google PR 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间? 值的更新周期是多长时间?
一般情况下 一般情况下 一般情况下 PR 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 值更新的周期是 2.5 ~3个月!最近一次 个月!最近一次 个月!最近一次 个月!最近一次 PR 更新是 更新是 2008 2008 年 1月中旬。 月中旬。
PageRankageRank ageRankageRank 相关算法总结: 相关算法总结: 相关算法总结: 相关算法总结:
1.PageRank 1.PageRank1.PageRank 1.PageRank1.PageRank 1.PageRank
基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 基本思想:如果网页 T存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 存在一个指向网页 A的连接,则表明 的连接,则表明 的连接,则表明 的连接,则表明 T的所有者认为 的所有者认为 的所有者认为 的所有者认为 A比较重要, 比较重要, 比较重要, 从而把 从而把 T的一部分重要性得赋予 的一部分重要性得赋予 的一部分重要性得赋予 的一部分重要性得赋予 的一部分重要性得赋予 的一部分重要性得赋予 A。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: 。这个重要性得分值为: PR (T)/C(T)/C(T)/C(T)/C(T)
其中 PR (T)为 T的 PageRank PageRankPageRank 值, C(T)C(T)C(T) 为 T的出链数,则 的出链数,则 的出链数,则 A的 PageRank PageRankPageRank 值为一系列类似 值为一系列类似 值为一系列类似 值为一系列类似 于 T的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。 的页面重要性得分值累加。
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基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 基本思想:针对 PageRankPageRankPageRank PageRank 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 对主题的忽略而提出。核心思想:通过离线计算一个 PageRank PageRankPageRank 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 向量集合,该中的每一个与某主题相关即计算页面于不同得分。 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 主要分为两个阶段:题相关的 PageRankPageRank PageRank PageRank 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。 向量集合的计算和在线查询时主题确定。
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AdaboostAdaboost Adaboost 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 是一种迭代算法,其核心思想针对同个训练集不的分类器 (弱分类器 弱分类器 ), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更 强的最终分类器 强的最终分类器 强的最终分类器 强的最终分类器 (强分类器 强分类器 )。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 。其算法本身是通过 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 改变数据分布来实现的,它根每次训练集之中个样本类是否正确以及上总体 分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练分类的准确率, 来定每个样本权值。将修改过新数据集送给下层器进行训练最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为决策。使用 adaboostadaboost adaboost分类器 分类器 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。 可以排除一些不必要的训练数据特徵,并将关键放在上面。
目前,对 目前,对 adaboost adaboost 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时近年也出 现了一些在回 现了一些在回 现了一些在回 归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其归问题上的应用 。就其adaboost adaboost 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 系列主要解决了 : 两类问题、 类问题、 类问题、 多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、多 类单标签问题、标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习标签问题、大类单,回归。 它用全部的训练样本进行学习
该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 该算法其实是一个简单的弱分类提升过程,这通不断训练可以高对数据 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示: 的分类能力。整个过程如下所示:
1. 先通过对 先通过对 先通过对 N个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 个训练样本的学习得到第一弱分类器 ;
2. 将 分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个分错的 样本和其他新数据一起构成个N个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 个的训练样本,通过对这学 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器; 习得到第二个弱分类器;
3. 将 和 都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个都分错了的 样本加上其他新构成另一个N个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这个的训练样 本,通过对这本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器; 本的学习得到第三个弱分类器;
4. 最终经过提升的强 最终经过提升的强 最终经过提升的强 最终经过提升的强 最终经过提升的强 分类器 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 。即某个数据被分为哪一类要通过 , …… 的多数表决。 的多数表决。 的多数表决。
2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)2.3 Adaboost(Adaptive Boosting) 算法
对于 boostingboosting boostingboosting 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题: 算法,存在两个问题:
1. 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行; 如何调整训练集,使得在上的弱分类器以进行;
2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强。
针对以上两个问题, 针对以上两个问题, 针对以上两个问题, 针对以上两个问题, adaboost adaboost 算法进行了调整: 算法进行了调整: 算法进行了调整: 算法进行了调整:
1. 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 使用加权后选取的训练数据代替随机样本,这将焦点集中在比较难分 的训练数据样本上; 的训练数据样本上; 的训练数据样本上; 的训练数据样本上;
2. 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 将弱分类器联合起来,使用加权的投票机制代替平均。让 分类效果好的弱器 分类效果好的弱器 分类效果好的弱器 分类效果好的弱器 分类效果好的弱器 分类效果好的弱器 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。 具有较大的权重,而分类效果差器小。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法是 算法是 FreundFreundFreund 和 Schapire Schapire SchapireSchapire根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 根据在线分配算法提出的,他们详细析了 AdaboostAdaboost Adaboost 算 法错误率 法错误率 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 的上界,以及为了使强分类器 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 达到错误率,算法所需要的最多迭代次数等相关问 题。与 BoostingBoosting BoostingBoosting 算法不同的是, 算法不同的是, 算法不同的是, 算法不同的是, adaboost adaboost 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 算法不需要预先知道弱学习正确率的下限 即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有即弱分类器的误差, 并且最后得到强精度依赖于所有这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法中不同的训练集 算法中不同的训练集 算法中不同的训练集 算法中不同的训练集 算法中不同的训练集 是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,是通过调整每个样本 对应的权重来实现。开始时,对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 对应的权重是相同,即 其中 n 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 为样本个数,在此分布下训练出一弱类器 。对于分 。对于分 。对于分 类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这类错误的样本 ,加大其对应权重;而于分正确降低这就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练就被突出来, 从而得到一个新的样本分布。在下再次对弱类器进行训练得到弱分类器。依次推,经过 T 次循环,得到 T 个弱分类器,把这 T 个弱分类器按一 定的权重叠加( 定的权重叠加( 定的权重叠加( boost )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。 )起来,得到最终想要的强分类器。
AdaboostAdaboost Adaboost 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下: 算法的具体步骤如下:
1. 给定训练样本集 给定训练样本集 给定训练样本集 给定训练样本集 ,其 中 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 分别对应于正例样本和负; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数; 为训练的最大循环次数;
2. 初始化样本权重 初始化样本权重 初始化样本权重 初始化样本权重 ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布; ,即为训练样本的初始概率分布;
3. 第一次迭代: 第一次迭代: 第一次迭代: 第一次迭代:
(1) (1) (1) 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 训练样本的概率分布 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器: 下,训练弱分类器:
(2) (2) (2) 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率: 计算弱分类器的错误率:
(3) (3) (3) 选取 ,使得 ,使得 最小
(4) (4) (4) 更新样本权重: 更新样本权重: 更新样本权重: 更新样本权重:
(5) (5) (5) 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器: 最终得到的强分类器:
AdaboostAdaboost Adaboost 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 算法是经过调整的 BoostingBoostingBoosting BoostingBoosting 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 算法,其能够对弱学习得到的分类器错误进行适应 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 性调整。上述算法中迭代了次的主循环,每一根据当前权重分布对样本 x定一个分 定一个分 定一个分 布 P,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 ,然后对这个分布下的样本使用若学习算 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 法得到一个错误率为的弱分类器 ,对于这个算 ,对于这个算 ,对于这个算 ,对于这个算 法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有法定义的 弱学习算,对所有,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 ,都有而这个错误率的上限并不需要事先知道实际。 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 每一次迭代,都要对权重进行更新。的规则是:减小弱分类器效果较好数据概 率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。 最终是个加权平均率,增大弱分类器效果较差的数据概。
最终是个加权平均数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (8) kNN(8) kNN (8) kNN(8) kNN (8) kNN
邻近算法 邻近算法
KNNKNNKNN算法的决策过程 算法的决策过程 算法的决策过程 算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithm Nearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithmNearest Neighbor algorithm
左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类是红三角形还蓝四方?如果 K=3K=3K=3,由于红色 ,由于红色 ,由于红色 三角形所占比例为 三角形所占比例为 三角形所占比例为 三角形所占比例为 2/3 2/3,绿色圆将被赋予红三角形那个类,如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 ,绿色圆将被赋予红三角形那个类如果 K=5K=5K=5,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 ,由于蓝色四方形比 例为 3/5 3/5,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。 ,因此绿色圆被赋予蓝四方形类。
K最近邻 (k -Nearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest NeighborNearest NeighborNearest NeighborNearest Neighbor Nearest Neighbor Nearest Neighbor ,KNN)KNN)KNN)KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 分类算法,是一个理论上比较成熟的方也最简单 的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中的 机器学习算法之一。该方思路是:如果个样本在特征空间中k个最相似 个最相似 (即特征空 即特征空 间中最邻近 间中最邻近 )的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 的样本中大多数属于某一个类别,则该也这。 KNNKNNKNN算法中, 算法中, 算法中, 所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几所选择的邻居都是已经正确分类对象。该方法在定决策上只依据最近一个 或者几样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 样本的类别来决定待分所属。 KNNKNNKNN方法虽然 方法虽然 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 从原理上也依赖于极限定,但在 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于 KNNKNNKNN方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 方法主要靠周围有限的邻近样本, 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 而不是靠判别类域的方法来确定所属,因此对于交叉或重叠较多待分样本集 来说, KNNKNNKNN方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。 方法较其他更为适合。
KNNKNNKNN算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 算法不仅可以用于分类,还回归。通过找出一个样本的 k个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 个最近邻居,将这些 邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居的 属性平均值赋给该样本,就可以得到。更有用方法是将不同距离邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 邻居对该样本产生的影响给予不同权值 (weight)(weight)(weight) (weight) (weight),如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。 ,如权值与距离成正比。
该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡该算法在分类时 有个主要的不足是,当样本平衡,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他,如一个类 的样本容量很大而其他样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 样本容量很小时,有可能导致当输入一个新该的 K个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 个邻居中大容量类的样本占 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小邻居大)来改进另一个 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要它到全体已知样距离才 能求得它的 能求得它的 能求得它的 K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对 已知样本进行剪辑,去除分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些分类作用不大的样本。该算法比较适于容 量域自动,而那些量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。 量较小的类域采用这种算法比容易产生误分。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (9) Nai(9) Nai (9) Nai(9) Nai(9) Nai ve Bayesve Bayes ve Bayes
贝叶斯分类器 贝叶斯分类器 贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 贝叶斯分类器的原理是通过某对象先验概率,利用公式计算出其后即 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验作为所。目前研究较多 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: 的贝叶斯分类器主要有四种,别是: Naive BayesNaive Bayes Naive BayesNaive Bayes Naive Bayes 、TANTANTAN、BANBANBAN和 GBNGBNGBN。
贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 贝叶斯网络是一个带有概率注释的向无环图,中每结点均表示随机变量 ,图中 两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两结点间若存在着一条弧,则表示这 相对应的随机变量是概率依反之说明两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 两个随机变量是条件独立的。网络中任意一结点 X 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 均有一个相应的条件概率表 (Conditional Conditional Conditional Conditional Conditional Conditional Conditional Probability TableProbability TableProbability TableProbability Table Probability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability TableProbability Table Probability Table,CPT)CPT) CPT),用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 ,用以表示结点 X 在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若在其父结点 取各可能值时的条件概率。若X 无 父结点 ,则 X 的 CPT CPT CPT CPT 为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点为其先验概率分布。贝叶斯网络的 结构及各点CPT CPT CPT CPT 定义了网络中 定义了网络中 定义了网络中 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。 各变量的概率分布。
贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 贝叶斯分类器是用于的网络。该中应包含结点 C,其中 ,其中 ,其中 C 的取值来自于类 的取值来自于类 的取值来自于类 集合 ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm)( c1 , c2 ... cm) ( c1 , c2 ... cm),还包含一组结点 ,还包含一组结点 ,还包含一组结点 ,还包含一组结点 X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn) X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn)X = ( X1 , X2 ... Xn) ,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对,表示用于 分类的特征。对贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 贝叶斯网络分类器,若某一待的样本 D,其分类特征值 ,其分类特征值 ,其分类特征值 ,其分类特征值 为 x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) x = ( x1 , x2 ... n) ,则样本 ,则样本 ,则样本 D 属于类别 属于类别 ci ci 的概率 的概率 P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) P( C = ci | X1 x1 , X2 x 2 ... Xn n) ,( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) ( i = 1 ,2 , ... m) 应满足 下式:
P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm } P( C = ci | X x) Max{ c1 , c2 x ) ... cm }
而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式: 而由贝叶斯公式:
P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) P( C = ci | X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x) x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)x | C = ci) * P( / X x)
其中, 其中, P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) P( C = ci) 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 可由领域专家的经验得到 ,而 P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) P( X = x | C ci) 和 P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) P( X = x) 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。 的计算则较困难。
应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即 应用贝叶斯网络分类器进行主要成两阶段。第一是的学习,即
从样本数据中构造分类器,包括结学习和 从样本数据中构造分类器,包括结学习和 CPT CPT CPT 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 理,即计算类结点的条件概率对分数据进行。这两个阶段时间复杂性均取决于特 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 征值间的依赖程度,甚至可以是 NP NP NP 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 完全问题,因而在实际应用中 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 ,往需要对贝叶斯网络 分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设, 可以得出各种贝叶斯Naive Naive Naive Naive BayesBayes Bayes 、TANTANTAN、BANBANBAN、GBN GBN GBN GBN 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。 就是其中较典型、研究深入的贝叶斯分类器。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯
分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 分类是将一个未知样本到几预先已的过程。数据问题解决两步: 第一步 ,建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例建立一个模型, 描述预先的数据集或概念。通过分析由属性样本(实例对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 对象等)来构造模型。假定每一个样本都有预先义的类,由被称为标签属性 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练集,该步也称作有指 导的学习。 导的学习。 导的学习。
在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树在众多的分类模型 中,应用最为广泛两种是决策树(Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)(Decision Tree Model)(Decision Tree Model) (Decision Tree Model) (Decision Tree Model)和朴 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( 素贝叶斯模型( Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model Naive Bayesian ModelNaive Bayesian Model Naive Bayesian Model Naive Bayesian Model,NBCNBCNBC)。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 )。决策树模型通过构造来解分类问题首 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 先利用训练数据集来构造一棵决策树,旦建立起它就可为未知样本产生个分类。 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 在分类问题中使用决策树模型有很多的优点,便于而且高效;根据可以 很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中很容易地构造出规则, 而通常于解释和理;决策树可好扩展到大型数据库中同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一同时它的大 小独立于数据库;决策树模型另外一优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 优点就是可以对有许多属性的数 据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题据集构造决策树。模型也有一些缺点,比如处理失数时的 困难过度拟合问题出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。 出现,以及忽略数据集中属性之间的相关等。
和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 和决策树模型相比,朴素贝叶斯发源于古典数学理论有着坚实的基础以及稳定 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, 的分类效率。同时, NBCNBCNBC模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 模型所需估计的参数很少,对缺失据不太敏感算法也比较简单。 理论上, 理论上, NBCNBCNBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是 实际上并非总如此,这因为 NBCNBCNBC模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 模型假设属性之间相互独立,这个在实际应用中往是不成的给 NBCNBCNBC模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 模型的正确分类带来了一定影响。在 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, 属性个数比较多或者之间相关大时, NBCNBCNBC模型 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, 的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关较小时, NBCNBCNBC模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。 模型的性能最为良好。
朴素贝叶斯模型: 朴素贝叶斯模型: 朴素贝叶斯模型: 朴素贝叶斯模型:
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Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an) Vmap=arg max P( Vj | a1,a2...an)
Vj 属于 V集合
其中 VmapVmapVmap 是给定一个 是给定一个 是给定一个 example, example,example,example, example, 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 得到的最可能目标值 .
其中 a1...ana1...an 是这个 是这个 example example example example里面的属性 里面的属性 里面的属性 .
这里面 ,Vmap ,Vmap,Vmap 目标值 目标值 ,就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 就是后面计算得出的概率最大一个 .所以用 所以用 max max 来表示
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贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 贝叶斯公式应用到 P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an) P( Vj | a1,a2...an)P( Vj | a1,a2...an) P( Vj | a1,a2...an) 中.
可得到 Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) / P (an)
又因为朴素贝叶斯分类器默认 又因为朴素贝叶斯分类器默认 又因为朴素贝叶斯分类器默认 又因为朴素贝叶斯分类器默认 又因为朴素贝叶斯分类器默认 又因为朴素贝叶斯分类器默认 a1...ana1...an 他们互相独立的 他们互相独立的 他们互相独立的 他们互相独立的 .
所以 P(a1,a2...an)P(a1,a2...an)P(a1,a2...an) P(a1,a2...an) P(a1,a2...an) 对于结果没有用处 对于结果没有用处 . [ . [因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 因为所有的概率都要除同一个东西之后再比较大小 ,最 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 后结果也似乎影响不大 ]
可得到 可得到 Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj ) Vmap= arg max P( a1,a2...an | Vj )
然后
"朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给目标值时属性之间相互条件独立。换言该 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 假定说明给实力的目标值情况下。观 察到联合的 察到联合的 察到联合的 察到联合的 a1,a2...ana1,a2...an a1,a2...an的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性的 概率正好是对每个单独属性概率乘积: 概率乘积: P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj ) = Π i ai| P( a1,a2...an | Vj )
= Π i ai| ....
朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: 朴素贝叶斯分类器: Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj ) Π i P ( ai | Vnb =arg max P( Vj )
Π i P ( ai | "
Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj ) Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )Vnb = arg max P ( Vj )
此处 Vj ( yes | no )Vj ( yes | no )Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no ) Vj ( yes | no )Vj ( yes | no )Vj ( yes | no ) ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。 ,对应天气的例子。
数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 数据挖掘十大经典算法 (10) CART(10) CART (10) CART (10) CART(10) CART(10) CART
如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多如果一个人必须去选择在很大范围的 情形下性能都好、同时不需要应用开发者付出多努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 努力并且易于被终端用户理解的分类技术 的话,那么 的话,那么 的话,那么 的话,那么 的话,那么 Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, OlshenBrieman, Friedman, Olshen Brieman, Friedman, Olshen和 StoneStoneStone (1984 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 )提出的分类树方法是一个强有力竞争者。我们将首先讨论这过程,然后 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 在后续的节中我们将展示这个过程是如何被用来预测连因变量。 BriemanBriemanBriemanBrieman Brieman 等人用来实现 等人用来实现 等人用来实现 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( 这些过程的序被称为分类和回归树( CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression TreesCART, Classification and Regression Trees CART, Classification and Regression Trees)方法。 )方法。
分类树
在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二在分类树下面有两个关键的思想。第一是于递归地划自变量空间法 ;二是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。 是用验证数据进行剪枝。
递归划分 递归划分
让我 们用变量 们用变量 们用变量 y表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 表示因变量(分类),用 x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp x1, x2, x3,...,xp表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 表示自变量。通过递归的方式把 关于变量 关于变量 x的 p维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 维空间划分为不重叠的矩形。这个是以递归方式完成首先,一自 变量被选择,比如 变量被选择,比如 变量被选择,比如 变量被选择,比如 xi 和 xi 的一个值 的一个值 si ,比方说选择 ,比方说选择 ,比方说选择 ,比方说选择 si 把 p维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 维空间为两部分:一是 p维 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 的超矩形,其中包含点都满足 xi<=si xi<=sixi<=sixi<=si ,另一个 ,另一个 ,另一个 p维超矩形包含所有的点满足 维超矩形包含所有的点满足 维超矩形包含所有的点满足 维超矩形包含所有的点满足 维超矩形包含所有的点满足 维超矩形包含所有的点满足 xi>si xi>sixi>si 。接着, 。接着, 。接着, 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 这两部分中的一个通过选择变量和该划值以相似方式被。导致了 三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,三个矩形区域(从这里往后我们 把超都说成)。随着过程的持续,得到的矩 得到的矩 形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整形越来小。这个 想法是把整x空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 空间划分为矩形,其中的每个小都尽可能是同构或 “纯”的。 “纯” 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 的意思是(矩形)所包含点都属于同一类。我们认为只个 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 类(当然,这不总是可能的因为经常存在一些属于同点但自变量有完全 相同的值)。 相同的值)。 相同的值)。
有的点满足 有的点满足

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关键词:数据挖掘 maximization information Internation Data Mining 经典

wnh728 发表于 2014-1-3 09:43:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
真的好长,谢谢楼主资源共享!!

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jiangchunheng 学生认证  发表于 2014-4-7 17:35:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
oh,my god.我能说这是关键词堆砌吗
婴孩初学走路屡屡摔跤,便言称其不宜直立行走?

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allenhui1 发表于 2016-7-4 13:46:14 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
博主发这个贴后有自己看过贴的内容吗?那么多重复的文字....还有排版的内容。。。我也是醉了

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