数据挖掘导论(数据挖掘导论第二版)

机器学习学习路径都需要看那些书

1、个人觉得李航的《统计学习方法》还算可以,属于基本的机器学习入门书籍。2:具体可以结合andrew ng的机器学习视频看---可以去网易公开课找到,斯坦福大学机器学习 3:尝试实现一些最基础的算法。最简单的比如朴素贝叶斯分类器,我当年实现第一个机器学习算法,现在想想还是很激动的。

2、进入机器学习阶段,推荐吴恩达的《机器学习》、李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》等书籍。实战部分,可参与Kaggle竞赛,通过阅读他人的代码提升自己。如果英文阅读有困难,还可以选择中文资源。深度学习部分,虽然经典教材如深度学习的花书可能过于深入,但建议通过论文阅读、项目实战和源码分析来学习。

3、南瓜书得到了人工智能领域的权威认可,6位专家的推荐不仅增加了其权威性,也预示了其在机器学习学习路径中的重要地位。他们的赞誉和鼓励,为你的学习之路添砖加瓦。阅读指南,助你高效学习 阅读南瓜书时,建议你与西瓜书同步,作为公式字典使用。不要畏惧公式,它们是科学的精炼表达。

机器学习中分类与聚类的本质区别

1、与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据样本有类别标记。要说明内容 因为最近在研究者两种算法,也就刚好用来说一下分类和聚类不同的算法。

2、区别是,分类是事先定义好类别 ,类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成 。

3、与分类技术不同,在机器学习中,聚类是一种无指导学习聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法聚类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小,而不同类别上的对象的差别。

数据挖掘-朴素贝叶斯算法

1、NB算法,全称为朴素贝叶斯分类算法,在数据挖掘领域中,它通常被简称为NB。这种算法基于一个基本的假设,即各个特征之间是独立的,这使得计算过程相对简化。然而,这个独立性假设在现实世界的数据中往往并不成立,因为变量间通常存在某种依赖关系。当这个假设不满足时,朴素贝叶斯的准确性可能会受到影响。

2、朴素贝叶斯算法,主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。(各个属性/特征之间完全没有关系,叫做相互独立,事实上这很难存在,但是这个方法依然比较有效。

3、对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。缺点:(1)理论上,朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

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