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数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）

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简介

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。

在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。

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数据挖掘十大经典算法（转载）
数据挖掘十大经典算法一.C4.5 C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基 ...
数据挖掘十大经典算法个人总结
数据挖掘十大经典算法个人总结这两年对数据挖掘相关知识研究运用的已经很多了,最近看了关于数据挖掘十大经典算法的文章.想对其进行一个总结,强化下自己对这些算法的理解. 1. C4.5 C4.5 是基于I ...

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