数据挖掘：实用机器学习工具与技术-06算法实现及其细节.pptxVIP

下载本文档

0
0
约5.63万字
约 172页
2025-01-07 发布于广西
举报
版权申诉

数据挖掘：实用机器学习工具与技术-06算法实现及其细节.pptx

1、本文档共172页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

DataMiningPracticalMachineLearningToolsandTechniquesSlidesforChapter6ofDataMiningbyI.H.Witten,E.FrankandM.A.Hall

2Implementation:

RealmachinelearningschemesDecisiontreesFromID3toC4.5(pruning,numericattributes,...)ClassificationrulesFromPRISMtoRIPPERandPART(pruning,numericdata,…)AssociationRulesFrequent-patterntreesExtendinglinearmodelsSupportvectormachinesandneuralnetworksInstance-basedlearningPruningexamples,generalizedexemplars,distancefunctions

3Implementation:

RealmachinelearningschemesNumericpredictionRegression/modeltrees,locallyweightedregressionBayesiannetworksLearningandprediction,fastdatastructuresforlearningClustering:hierarchical,incremental,probabilisticHierarchical,incremental,probabilistic,BayesianSemisupervisedlearningClusteringforclassification,co-trainingMulti-instancelearningConvertingtosingle-instance,upgradinglearningalgorithms,dedicatedmulti-instancemethods

4Industrial-strengthalgorithmsForanalgorithmtobeusefulinawiderangeofreal-worldapplicationsitmust:PermitnumericattributesAllowmissingvaluesBerobustinthepresenceofnoiseBeabletoapproximatearbitraryconceptdescriptions(atleastinprinciple)Basicschemesneedtobeextendedtofulfilltheserequirements

5DecisiontreesExtendingID3:topermitnumericattributes: straightforwardtodealsensiblywithmissingvalues: trickierstabilityfornoisydata:

requirespruningmechanismEndresult:C4.5(Quinlan)Best-knownand(probably)mostwidely-usedlearningalgorithmCommercialsuccessor:C5.0

6NumericattributesStandardmethod:binarysplitsE.g.temp45Unlikenominalattributes,

everyattributehasmanypossiblesplitpointsSolutionisstraightforwardextension:Evaluateinfogain(orothermeasure)

foreverypossiblesplitpointofattributeChoose“best”splitpointInfogainforbestsplitpointisinfogainforattributeComputationallymoredemanding

7Weatherdata(again!)Ifoutlo

您可能关注的文档

文档评论（0）

寒傲似冰 + 关注: 实名认证

文档贡献者

该用户很懒，什么也没介绍

咨询Ta 进入空间

用户编号：8071104010000026

1亿VIP精品文档

更多 >

数据挖掘：实用机器学习工具与技术-06算法实现及其细节.pptxVIP