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  • 常见的两种分类方法
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    2018-11-24 10:22:00

    下面来介绍一下数学建模大赛中常用的13中建模方法:

    1、层次分析法,简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。

    2、多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分,它的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用,如:投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等.多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序或择优.它主要由两部分组成:(l) 获取决策信息.决策信息一般包括两个方面的内容:属性权重和属性值(属性值主要有三种形式:实数、区间数和语言).其中,属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容;(2)通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优。

    3、灰色预测模型(Gray Forecast Model)是通过少量的、不完全的信息,建立数学模型并做出预测的一种预测方法.当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题,制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时,都必须对未来进行科学的预测.预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律,借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析,并形成科学的假设和判断。

    4、Dijkstra算法能求一个顶点到另一顶点最短路径。它是由Dijkstra于1959年提出的。实际它能出始点到其它所有顶点的最短路径。
    Dijkstra算法是一种标号法:给赋权图的每一个顶点记一个数,称为顶点的标号(临时标号,称T标号,或者固定标号,称为P标号)。T标号表示从始顶点到该标点的最短路长的上界;P标号则是从始顶点到该顶点的最短路长。

    5、Floyd算法是一个经典的动态规划算法。用通俗的语言来描述的话,首先我们的目标是寻找从点i到点j的最短路径。从动态规划的角度看问题,我们需要为这个目标重新做一个诠释(这个诠释正是动态规划最富创造力的精华所在)从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过若干个节点k到j。所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。

    6、模拟退火算法是模仿自然界退火现象而得,利用了物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性从某一初始温度开始,伴随温度的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找全局最优解。

    7、种群竞争模型:当两个种群为争夺同一食物来源和生存空间相互竞争时,常见的结局是,竞争力弱的灭绝,竞争力强的达到环境容许的最大容量。使用种群竞争模型可以描述两个种群相互竞争的过程,分析产生各种结局的条件。

    8、排队论发源于上世纪初。当时美国贝尔电话公司发明了自动电话,以适应日益繁忙的工商业电话通讯需要。这个新发明带来了一个新问题,即通话线路与电话用户呼叫的数量关系应如何妥善解决,这个问题久久未能解决。1909年,丹麦的哥本哈根电话公司A.K.埃尔浪(Erlang)在热力学统计平衡概念的启发下解决了这个问题。

    9、线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题。满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。

    10、非线性规划:非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理,为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用,特别是在“最优设计”方面,它提供了数学基础和计算方法,因此有重要的实用价值。

    11、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在实际课题中,为了全面分析问题,往往提出很多与此有关的变量(或因素),因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分:由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分,第二主成分等等。

    12、聚类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题的一种有效方法,它属于统计分析的范畴。聚类分析的实质是建立一种分类方
    法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具
    有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别。

    13、回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析思想:回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系,但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

    至此,关于数学建模的基本方面就介绍完毕了,请大家继续关注!!!

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  • 常见分类方法

    万次阅读 2016-12-30 10:29:19
    本文只对几种常见分类方法做简单介绍,详细的讲解和算法网上有很多资源,文中会给出推荐链接。 Content 1. 决策树分类(链接:http://blog.csdn.net/github_36299736/article/details/52749999) 2. 基于规则...

    本文只对几种常见的分类方法做简单介绍,详细的讲解和算法网上有很多资源,文中会给出推荐链接。

    Content

    1.      决策树分类(链接:http://blog.csdn.net/github_36299736/article/details/52749999

    2.      基于规则分类

    3.      最邻近分类(K-NN)

    4.      朴素贝叶斯分类器

    5.      人工神经网络

    6.      支持向量机(SVM)

     

    1. 基于规则的分类器

    简单来说,基于规则的分类器就是使用一组“if… then …”的组合来进行分类的技术。通常用R =( r1˅ r2 ˅ … ˅ rk)来表示,其中 ri 就是分类的规则。

    以上图为例,r1  类就可以用如下规则判断:

            If (胎生 = 否 & 飞行动物 = 是)then (类别 = 鸟类)

    度量分类规则的质量可以用覆盖率(coverage)和准确率(accuracy)。覆盖率就是满足规则的记录数占总记录数的比例,准确率就是使用该规则正确分类的比例。

    基于规则分类还有以下两个重要的规则:

            互斥规则(Mutually Exclusive Rule)和穷举规则(Exhaustive Rule)

    互斥规则:规则集中不存在两条规则被同一条记录触发。简单说就是保证同一条记录不会同时属于两个类别。

    穷举规则:对于属性值的任一组合,R中都存在一条规则加以覆盖。即每一条记录都保证能以其中一种规则加以分类。

    这两个性质就可以保证每条记录被且仅被一条规则覆盖。但是实际情况下,分类器可能无法满足这两条性质。对于不能穷举的规则集,我们可以通过设定一个默认规则来覆盖不能被分类的记录。对于不互斥的规则集,我们可以通过建立优先级或者为规则加权等方式来解决。

     

    2. 最邻近分类器

    最邻近分类器是一种简单且常用的分类器。也就是我们常说的K-NN分类算法。它的原理非常简单,即根据与测试数据最近的K个点的类别,采用多数表决方案来确定该测试数据的分类

    以上图为例,1-最邻近(图a)中可以看到与测试数据最近的一个点为负,所以该测试点被指派到负类。2-最邻近(图b)中,与测试数据最近的两点为一正一负,可以随机选择其中一个类别。3-最邻近(图c)中,最近的三个点为两正一负,根据多数表决方案,该点被指派为正。

    从上述例子中就可以看到该算法中k值的选取非常关键。K值太小,结果容易受到数据中噪声的影响从而产生过拟合。K值太大,容易导致误分类,因为结果可能会受到距离测试数据点非常远的数据的影响。(如下图)

    算法描述如下:

    也可以对不同距离的数据点进行加权,从而提高分类的准确率。

     

    3. 朴素贝叶斯分类器

    了解朴素贝叶斯分类,首先要知道贝叶斯定理,也就是我们比较熟悉的条件概率。参考:http://blog.csdn.net/github_36299736/article/details/52800394

    朴素贝叶斯分类器的工作原理就是计算测试数据被分给各个类别的条件概率(后验概率),并将该记录指派给概率最大的分类。

    让我们用之前在决策树分类中使用过的例子来分析:

    假定一个测试数据,该测试数据的属性集可以表示为:X= {有房=否,婚姻状况=已婚,年收入=120k},我们需要将该数据分类到两个类别之一,即 Y = {拖欠贷款=是,拖欠贷款=否}。那么我们需要做的就是分别计算两种分类情况下的后验概率 P (Y|X) 。 P1 = P (拖欠贷款 = 是|X) 和P2 = P (拖欠贷款 = 否|X) ,如果P1 >P2,则记录分类为拖欠贷款 = 是,反之分类为拖欠贷款 = 否。

    朴素贝叶斯分类器更通常的表示方法:给定类标号 y,朴素贝叶斯分类器在估计条件概率时假设属性之间条件独立,若每个属性集(数据)包含d个属性X = { X1,X2,…,Xd } ,那么每个类Y的后验概率计算公式为:

    由于P(X)是固定值,因此只要找出分子最大的类就可以了。

    对于连续属性的条件概率,可以用以下两种方法来估计它的类条件概率:

    1.      把连续的属性离散化,然后用相应区间来替代连续的属性值;

    2.      假设连续变量服从某种概率分布(例如:高斯分布),然后使用训练数据估计分布的参数。

     

    4. 人工神经网络(ANN)

    类似于人脑由神经元及轴突构成的结构,人工神经网络由相互连接的结点和有向链构成。最简单的ANN模型是感知器(perceptron)。

    以上图为例,b即为一个感知器,其中,x1, x2, x3 分别为三个输入结点,在本例中表示三个输入的布尔值,还有一个输出结点。结点通常叫做神经元或单元。感知器中,每个输入结点都通过一个加权链连接到输出结点。加权链就像神经元间连接的强度,训练一个感知器模型就相当于不断调整链的权值,直到能拟合训练数据的输入输出关系为止

    感知器对输入加权求和,再减去偏置因子 t,然后考察得到的结果,得到输出值 ŷ。

    上图中分类依据为如果三个输入值中至少两个0,y取-1,至少有两个1时,y取1. 它的感知器的输出计算公式如下:

    更通用的数学表达方式是:

    其中,w1, w2, …, wd 是输入链的权值,x1, x2, …, xd 是输入属性值。

    还可以写成更简洁的形式:

    其中,w0 = -t,x0 = 1. w · x 是权值向量 w 和输入属性向量 x 的点积。

     

    多层人工神经网络

    多层神经网络相比于感知器要复杂得多,首先,网络的输入层和输出层之间可能包含多个隐藏层,隐藏层中包含隐藏结点。这种结构就叫做多层神经网络。感知器就是一个单层的神经网络

    除此之外,网络还可以使用其他激活函数(如S型函数,双曲线正切函数,符号函数等)使得隐藏结点和输出结点的输出值和输入参数呈非线性关系。

    直观上,我们可以把每个隐藏结点看成一个感知器,而每个感知器可以构造出一个超平面用于分类。如下图a中所构造的两个超平面。

    ANN学习算法的目标函数是找出一组权值w,使得误差平方和最小:

     

    对于激活函数是线性函数的情况,可以将ŷ =w · x 带入上式将其变成参数的二次函数,就可以找出全局最小解。当输出是参数的非线性函数的时候,可以采用梯度下降法来优化。

    关于神经网络的更多内容,我推荐这一篇文章,来自知乎专栏,作者:YJango,链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385

     

    5. 支持向量机(SVM)

    SVM是现在倍受关注的分类技术,可以很好地适用于高维数据。它的特点是,使用训练实例的一个子集来表示决策边界,该子集就是支持向量。那么为什么把一个决策边界叫做“向量”呢?首先从最大边缘超平面这个概念开始了解。

    假设这是一个数据集,其中包含两类数据,分别用方块和圆来表示。非常直观地看到,我们很容易在两组数据之间找到无限个超平面(本例中是一条直线),使得不同类的数据分别在这个超平面的两侧。

    但是,有一些超平面的选择在测试未知数据时的效果可能并不好,比如下图中的红色线:

    可以看到,只要测试数据稍稍偏离一点,就容易导致分类错误。因此,我们要在这无数条分界线中找到一条最优解,使它到两边的边距最大。(如下图)

    如果将这些数据点放在坐标系中,边缘的点可以以向量的形式来表示:

     

    其中,用红色圈起来的数据点就是support vector,这也就是SVM这个算法名称的由来。

    关于支持向量机,有一系列非常好的博客可以参考,作者:pluskid,链接:http://blog.pluskid.org/?page_id=683

     

    其实常用分类方法还有很多,例如AdaBoost,以及不同分类方法的组合。本文只是参考书中内容对几种常见分类算法做了入门级介绍,可以根据实际的学习和工作需要做深入研究并择优使用。 感谢阅读。

     

    参考:《数据挖掘导论》第五章 分类:其他技术

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  • 种常见的聚类方法

    万次阅读 2019-10-17 18:51:55
    作为无监督学习的一个重要方法,聚类的思想就是把属性相似的样本归到一类。对于每一个数据点,我们可以把它归到一个特定的类,同时每个类之间的所有数据点在某种程度上有着共性,比如空间位置接近等特性。多用于数据...

           作为无监督学习的一个重要方法,聚类的思想就是把属性相似的样本归到一类。对于每一个数据点,我们可以把它归到一个特定的类,同时每个类之间的所有数据点在某种程度上有着共性,比如空间位置接近等特性。多用于数据挖掘、数据分析等一些领域。

           下面简单介绍一下几种比较常见的聚类算法。

    K-means聚类

           K-means聚类方法大家应该都听说过,在各种机器学习书籍教程中也是无监督学习部分非常经典的例子。其核心主要为两个部分:其一是K,K在这里代表类的数目,我们要把数据聚为多少类。其二是means,表示在每一次计算聚类中心的时候采取的是计算平均值。

    我们假设样本总数为n,K-means聚类法可以简单表示为一下几个步骤:

    1. 在样本中随机选取K个点,作为每一类的中心点。

    2. 计算剩下 n-K 个样本点到每个聚类中心的距离(距离有很多种,假设这里采用欧式距离)。对于每一个样本点,将它归到和他距离最近的聚类中心所属的类。

    3. 重新计算每个聚类中心的位置:步骤 2 中得到的结果是 n 个点都有自己所属的类,将每一个类内的所有点取平均值(这里假设是二维空间,即对 x 和 y 坐标分别取平均),计算出新的聚类中心。

    4. 重复步骤 2 和 3 的操作,直到所有的聚类中心不再改变。

           分析一下,算法本身的思想并不难。但是K值如何选择就见仁见智了,这里可以引入类内距离 J,每一类都会对应一个 J 值,其计算就是把类内所有点之间的距离累加起来。我们肯定希望 J 越小越好,因为小的类内间距代表这一类样本的相似程度更高(离得更近)。

           如果 K 很小,则聚类可能不彻底,即隔着很远的两波点也被聚为一类,会使 J 变得很大;相反的,过大的 K 虽然会降低类内间距 J ,但有时候分得过细会对数据的泛化性造成损害,没有必要弄这么多类。因此 K 的选择应该是具体问题具体分析。

           还有一个问题就是初始聚类中心的选择。不当的初始化会给算法的收敛带来更多的计算开销。试想一下,如果一开始把离得很近的 K 个点都设为聚类中心,那么算法的迭代次数会更多一些。

    HAC层次凝聚聚类法

           HAC也是一种比较经典的聚类方法,其主要思想是先把每一个样本点归为一类,再通过计算类间的距离,来对最相似或者距离最近的类进行归并,合成位一个新的类。反复循环,直到满足特定的迭代条件即可。

    HAC的核心思想主要分为如下几个步骤:

    1. 将每个样本点都视作一类,一共有n个类。

    2. 计算所有类之间两两的类间距离(类间距离计算方式多种多样,可以取最近、最远、找重心等等,这里不做详述),然后把距离最近的两个类进行合并,组成一个新的更大的类。

    3. 重复步骤 2 中的操作,直到达到特定的迭代条件(例如当前类的数目是初始时的 10% ,即 90% 的类都得到了合并;最小的类间距离大于预先设定的阈值等等),算法结束。

           和K-means算法中的 K 值选取一样,HAC中如何选择迭代的终止条件也是一个比较复杂的问题,需要根据一定的经验,并且具体问题具体分析。

    最大最小距离聚类算法

           这种方法的核心思想是先计算出聚类中心,再把所有的样本点按照就近原则,归到离自身最近的聚类中心所对应的类。最大最小是指在所有的最小距离中选取最大的。其主要的算法步骤如下:

    1. 随机选择一个点,作为第一个类的聚类中心 Z1。

    2. 选择与步骤 1 中距离最远的样本点,作为第二个类的聚类中心 Z2。

    3. 逐个计算每个点到所有聚类中心的距离,并把所有的最短的距离记录下来。

    4. 在这些最短距离中挑选最大的值,如果这个最大值大于 λ ∣ ∣ Z 1 − Z 2 ∣ ∣ \lambda ||Z1-Z2|| λZ1Z2,其中 0 ≤ λ ≤ 1 0\leq \lambda \leq 1 0λ1,那么将这个最大距离所对应的另一个样本点作为新的聚类中心;否则整个算法结束。

    5. 重复步骤 3 和 4 的操作,直到 4 中不再出现新的聚类中心。

    6. 将所有的样本归到与他自身最近的聚类中心。

    参考:

    https://www.jianshu.com/p/4f032dccdcef

    https://www.jianshu.com/p/bbac132b15a5

    https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/81951939

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  • 常见分类方法

    千次阅读 2016-09-27 17:32:08
    主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和...
    主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。  
    (1)决策树  
    决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论。  
    主要的决策树算法有ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。  
    (2)贝叶斯  
    贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Na?ve Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。  
    (3)人工神经网络  
    人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在这种模型中,大量的节点(或称”神经元”,或”单元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。  
    目前,神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。  
    (4)k-近邻  
    k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。该方法就是找出与未知样本x距离最近的k个训练样本,看这k个样本中多数属于哪一类,就把x归为那一类。k-近邻方法是一种懒惰学习方法,它存放样本,直到需要分类时才进行分类,如果样本集比较复杂,可能会导致很大的计算开销,因此无法应用到实时性很强的场合。  
    (5)支持向量机  
    支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是Vapnik根据统计学习理论提出的一种新的学习方法[43] ,它的最大特点是根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔构造最优分类超平面来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。  
    (6)基于关联规则的分类  
    关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。近年来,对于如何将关联规则挖掘用于分类问题,学者们进行了广泛的研究。关联分类方法挖掘形如condset→C的规则,其中condset是项(或属性-值对)的集合,而C是类标号,这种形式的规则称为类关联规则(class association rules,CARS)。关联分类方法一般由两步组成:第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则;第二步使用启发式方法从挖掘出的类关联规则中挑选出一组高质量的规则用于分类。属于关联分类的算法主要包括CBA[44] ,ADT[45] ,CMAR[46] 等。  
    (7)集成学习(Ensemble Learning)  
    实际应用的复杂性和数据的多样性往往使得单一的分类方法不够有效。因此,学者们对多种分类方法的融合即集成学习进行了广泛的研究。集成学习已成为国际机器学习界的研究热点,并被称为当前机器学习四个主要研究方向之一。  
    集成学习是一种机器学习范式,它试图通过连续调用单个的学习算法,获得不同的基学习器,然后根据规则组合这些学习器来解决同一个问题,可以显著的提高学习系统的泛化能力。组合多个基学习器主要采用(加权)投票的方法,常见的算法有装袋[47] (Bagging),提升/推进[48, 49] (Boosting)等。  
    有关分类器的集成学习见图2-5。集成学习由于采用了投票平均的方法组合多个分类器,所以有可能减少单个分类器的误差,获得对问题空间模型更加准确的表示,从而提高分类器的分类准确度。  
    图2-5:分类器的集成学习  
    以上简单介绍了各种主要的分类方法,应该说其都有各自不同的特点及优缺点。对于数据库负载的自动识别,应该选择哪种方法呢?用来比较和评估分类方法的标准[50] 主要有:(1)预测的准确率。模型正确地预测新样本的类标号的能力;(2)计算速度。包括构造模型以及使用模型进行分类的时间;(3)强壮性。模型对噪声数据或空缺值数据正确预测的能力;(4)可伸缩性。对于数据量很大的数据集,有效构造模型的能力;(5)模型描述的简洁性和可解释性。模型描述愈简洁、愈容易理解,则愈受欢迎。  
    zz from  http://hi.baidu.com/gf271828/blog/item/38df3df172e150c10b46e06d.html
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  • 常见的图像分割方法有以下几

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    常见的图像分割方法有以下几:1.基于阈值的分割方法 灰度阈值分割法是一最常用的并行区域技术,它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换: 其中,T为阈值;...
  • 模型的几种常见融合方法

    万次阅读 2019-12-03 10:46:38
    但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处呢,这里总结一些常见的融合方法: 1) 线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同...
  • 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照...
  • 常见彩票种类

    千次阅读 2021-05-13 20:17:32
    常见分类 福彩全国联销的有:福彩3D、双色球和七乐彩。 体彩全国联销的有:排列3、排列5、大乐透、22选5、七星彩和足球彩票。 湖北:福彩22选5,『快乐扑克』,体彩11选5。 即开型彩票 即开型彩票,全称应该是...
  • 机器学习中最常见的四种分类模型

    万次阅读 多人点赞 2020-05-23 12:30:00
    点击蓝字关注我,有干货领取!作者:Jason Brownlee翻译:候博学前言 机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。分类是一项需要使用机器学习算法的任务,该算法学习如何为数据集...
  • 前言 机器学习分为:监督学习,无监督学习,半监督学习(也可以用hinton所说的强化学习)等。 在这里,主要理解一下监督学习和无监督学习。 监督学习(supervised learning) ...监督学习就是最常见分类(注意和...
  • 带你了解常见的9大数据分析方法

    千次阅读 2020-05-21 13:32:54
    数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9数据分析思维模式: 1、分类...
  • 灭火器是一平时往往被人冷落,急需时大显身手的消防必备之物灭火器。尤其是在高楼大厦林立,室内用大量木材、塑料、...今天我们就给大家介绍常见灭火器的种类、适用范围以及使用方法。一、常见灭火器的种类划分...
  • 六大常见聚类方法

    万次阅读 多人点赞 2018-12-06 17:03:54
    因此,我们必须寻找一启发式的方法使其不需要尝试每一可能性。这种方法叫做Fast-Greedy Modularity-Maximization(快速贪婪模块性最大化)的算法,这种算法在一定程度上类似于上面描述的集聚层次聚类算法。只是...
  • 机器学习中常见的几优化方法

    万次阅读 2016-06-08 15:11:36
    机器学习中常见的几优化方法 声明:本文为转载,原文作者为:Poll的笔记,原文链接为:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html#rd,尊重原创 阅读目录 1. 梯度下降法(Gradient ...
  • 字符编码的常见类型介绍

    千次阅读 2021-11-17 14:47:08
    字符编码(英语:...常见的例子包括将拉丁字母表编码成摩斯电码和ASCII。其中,ASCII将字母、数字和其它符号编号,并用7比特的二进制来表示这个整数。通常会额外使用一个扩充的比特,以便于以1个字节的方式存储。
  • 常用的5数据分析方法有哪些?

    千次阅读 2021-01-06 08:22:46
    常用的数据分析方法有5。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法常见的对比有横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...
  • 数据分析常见方法及模型分类

    千次阅读 2020-08-05 10:33:26
    今天跟大家分享一下比较常见的数据分析方法以及模型分类。 在工作中,有很多的数据分析方法和模型,但是对于新入门的人来说,可能不能够一下子就找到合适的数据分析方法以及模型,进而影响到工作的进度。所以今天...
  • 种常见的Graph Embedding方法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-31 20:15:43
    图(Graph)是一个常见的数据结构,现实世界中有很多很多任务可以抽象成图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网络结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一特殊形式...
  • story的两种常见类型的拆分方法

    千次阅读 2012-04-01 16:26:55
    介绍一下策略story的两种常见类型的拆分方法: (1)流程型 上面这种流程型的程序,可以这样来拆分: 如上图,按步骤来划分story key1:实现前面的步骤时,后面的步骤用一个PM和用户都可接受,且成本很小...
  • 10种常见AI算法

    千次阅读 2019-10-08 12:55:39
    感知机 二分类 二分类的线性分类模型,也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略:极小化损失函数。...是一种分类和回归方法,有监督学...
  • 数据库常见故障

    千次阅读 2021-12-03 20:18:16
    故障的解决方法 预期的事物内部故障:将事物回滚,撤销数据库的修改 非预期的事物内部故障:强制回滚事务,在保证该事务对其他事务没有影响的条件下,利用日志文件撤销其对数据库的修改。 系统故障:待计算机...

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