R语言数据挖掘1.9.1 机器学习方法
1.9.1 机器学习方法
算法的主要类型均列于下方,每个算法由函数f区分。
决策树(decision tree):这种形式的f呈树形,树的每个节点都有一个关于x的函数,用来确定必须搜索哪个子节点或者哪些子节点。
感知器(perceptron):这些是应用于向量x={x1, x2, …, xn}的分量的阈值函数。对每个i=1, 2, …, n,权重wi与第i个分量相关联,且有一个阈值wixi≥θ。如果阈值满足条件,输出为+1,否则为-1。
神经网络(neural net):这些是有感知器的非循环网络,某些感知器的输出用作其他感知器的输入。
基于实例的学习(instance-based learning):此方法使用整个训练集来表示函数f。
支持向量机(support-vector machine):该类的结果是一个分类器,它对未知数据更准确。分类的目标是寻找最优超平面,通过最大化两个类的最近点之间的间隔将它们分隔。
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