免费在线 简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用 情况及优缺点等。 1）C4.5 算法： ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2）在树构造过程中进行剪枝 3）能处理非离散的数据 4）能处理不完整的数据 C4.5 算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。 1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2)C4.5 只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 其中N 为样本谈球吧论坛数，K 是簇数，rnk b 表示n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中心点的值。 然后求出最优的uk 优点：算法速度很快 缺点是，分组的数目k 是一个输入参数，不合适的k 可能返回较差的结果。 3）朴素贝叶斯算法： 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。 4)K 最近邻分类算法（KNN） 缺点： 1）K 值需要预先设定，而不能自适应 2）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的 K 个邻居中大容量类的样 本占多数。 该算法适用于对样本容量比较大的类域进行自动分类 。 5)EM 最大期望算法 是google 的页面排序算法，是基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定还是优质网页的回归关系，来判定所有网页的重要性 。（也就是说， 一个人有着越多牛X 朋友的人，他是牛X 的概率就越大。） 优点：完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可以离线）PageRank 算法忽略了网页搜索的时效性 。 2）旧网页排序很高，存在时间长，积累了大量的in-links，拥有最新资讯的新网页排名却很低 ，因为它们几乎没有in-links。 7)AdaBoost Adaboost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分 类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来 确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将

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