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ID3和C4.5算法,生成的决策树是多叉树,只能处理分类不能处理回归。而CART(classification and regression tree)分类回归树算法,既可用于分类也可用于回归。分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。CART算法步骤特征选择;递归建立决策树;决策树剪枝;CART分类树算法ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择。C4.5中,采用信息增益率选择特征
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scrapy简介框架:是一个集成了很多功能并且具有很强通用性的一个项目模板如何学习框架?专门学习框架封装的各种功能的详细用法scrapy:爬虫中封装好的 一个明星框架。功能:高性能的持久化存储,异步的数据下载,高性能的数据解析,分布式scrapy框架的基本使用环境的安装:mac or linux : pip install scrapywindows:安装wheel:pip install whe

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聚类算法之——二分K-Means算法为克服K-Means算法收敛于局部最小值问题,提出了二分K-Means算法二分K-Means算法首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是否可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复,直到得到用户指定的簇数目为止。步骤将所有点看成一个簇;对每个簇,进行如下操...
逻辑回归(Logistic Regression,LR)是分类常用的算法。逻辑回归在西瓜书中又被称为对数几率回归。进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法。适合数据类型:数值型优点:计算代价不高,易于理解和实现缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高原理正负类区分正负类没有明确区分,但是按经验来说负类(0):一般
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