常用算法总结及各个常用算法精确率对比

发布时间：2021-02-26 14:00:38 所属栏目：动态来源：互联网

导读：是一部分算法的概念和应用，仅供大家参考监督学习监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）决策树（Decision Tree，DT）决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，

是一部分算法的概念和应用，仅供大家参考

监督学习

监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）

决策树（Decision Tree，DT）

决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。

决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。在实际构造决策树时，通常要进行剪枝，这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题。剪枝有两种：

先剪枝——在构造过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造。
后剪枝——先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。

斯分类器（Naive Bayesian Model，NBM）

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理及其假设（即特征之间是独立的，是不相互影响的），主要用来解决分类和回归问题。

具体应用有：

标记一个电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件；
将新闻文章分为技术类、政治类或体育类；
检查一段文字表达积极的情绪，或消极的情绪；
用于人脸识别软件。

学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理，这个在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。

最小二乘法（Least squares）

你可能听说过线性回归。最小均方就是用来求线性回归的。如下图所示，平面内会有一系列点，然后我们求取一条线，使得这条线尽可能拟合这些点分布，这就是线性回归。这条线有多种找法，最小二乘法就是其中一种。最小二乘法其原理如下，找到一条

（编辑：鞍山站长网）

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