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机器学习

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类四、支持向量机支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并推广到人脸识别、行人检测和文本分类等其他机器学习问题中。SVM建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限的样本信息在模

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主要内容聚类分析概述K-Means聚类层次聚类基于密度的聚类其他聚类方法聚类评估小结六、聚类评估聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务。1.估计聚类趋势2.确定数据集中的划分簇数3.测定聚类质量聚类趋势的估计（3）如果D是均匀分布的，H接近0.5。聚类簇数的确定找出正确的簇数依赖于数据集分布的形状和尺度，也依赖于用户要求的聚类分辨率。

主要内容聚类分析概述K-Means聚类层次聚类基于密度的聚类其他聚类方法聚类评估四、基于密度的聚类算法原理基于密度的聚类算法的主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。基于密度的聚类算法代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法及DENCLUE算法等。DBSCA

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主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理三、数据集成数据集成是将多个数据源中的数据合并，存放于一个一致的数据存储中。1.数据集成过程中的关键问题1.实体识别2.数据冗余和相关分析3.元组重复4.数据值冲突检测与处理5.数据异常值检测实体识别实体识别问题是数据集成中的首要问题，因为来自多个信息源的现实世界的等价实体才能匹配。如数据

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