NEFU-Go D 乌索普
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NEFU数据科学导论(七)分类问题

一、概念

包括学习和分类两个过程
监督学习从数据中学习一一个分类模型或决策函数称为分类器( classifier )分类器对新的输入进行输出的预测,称为分类,输出变量Y取有限个离散值
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 二、常用分类算法

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提升方法

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2.1评价指标

准确率

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精确率与召回率

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三、KNN算法

 3.1基本思想

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3.2 算法流程‘

3.3基本要素

3.3.1距离度量

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由不同的距离度量所确定的最近邻点是不一样的
 3.3.2K值的选择

3.3.3分类决策规则

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四、贝叶斯定理 

4.1概念

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先验概率         后验概率 

4.2朴素贝叶斯定理

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4.3朴素贝叶斯步骤

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五、决策树

5.1概念

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5.1.1基本组成

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5.2决策树学习

5.2.1思想

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5.2.2流程

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5.2.3决策树特征选择

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信息增益

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信息熵 

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六、决策树-剪枝算法

6.1概念

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6.2损失函数

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6.3流程

 

 

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