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分类算法

分类算法

作者: 叨逼叨小马甲 | 来源:发表于2017-08-06 22:58 被阅读0次

本次学习的主要分类算法有

(1)nearest neighbor

(2)linear svm

‘Support Vector Machine’,即SVMs是监督学习的方法,可以用于分类、回归和奇异值检测。

SVM优点有:在 高维空间内的有效性;即使维度数量大于样本数量,仍然可分类;使用部分子集数据训练;通用,decision function可以是多种kernel

缺点: 特征数量大于样本数量时,SVM的结果很差;SVM不能直接估计概率,需要用cross-validation进行计算。

(3)gaussian process

(4)decision tree

(5)random forest

(6)neural net

(7)adaboost

(8)naive bayes

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