前两章我们要求分类器作出艰难的抉择,不过分类器有时候会产生错误,这时会产生错误结果,这是可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。本章会给出一些...
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前两章我们要求分类器作出艰难的抉择,不过分类器有时候会产生错误,这时会产生错误结果,这是可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。本章会给出一些...
第二章介绍的k-近邻算法可以完成很多分类任务,但是它最大的缺点就是无法给出数据内在的含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解。 决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于...
第一篇blog,因为刚想写的,第一个算法已经敲完了,从第二个算法开始慢慢细心敲喽