用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣
朴素贝叶斯:模型简单 性能好
Logistic回归:更容易的调整分类阈值,得到分类的不确定性,得到置信区间
决策树:以轻松的处理这种情况:属于A类的样本的特征x取值往往非常小或者非常大,而属于B类的样本的特征x取值在中间范围
支持向量机:很高的分类正确率,对过拟合有很好的理论保证,选取合适的核函数,面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法,厄米变形模型,随机森林算法。算法可以宏泛的分为三类:
1、有限的,确定性算法,这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务,但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值;
2、有限的,非确定算法,这类算法在有限的时间内终止。然而,对于一个给定的数值,算法的结果并不是唯一的或确定的;
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