文档介绍：政治理论知识应知应会一、,是机器学****算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。二、Thek-meansalgorithm即K-Means算法k-meansalgorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k<n)。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。三、Supportvectormachines支持向量机,英文为SupportVectorMachine,简称SV机。它是一种监督式学****的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。四、TheApriorialgorithmApriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。五、最大期望(EM)算法在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariabl)。最大期望经常用在机器学****和计算机视觉的数据集聚(DataClustering)领域。梦结束的地方阅读短文及答案六、PageRankPageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里•佩奇(LarryPage)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量,衡量网站的价值。PageRank背后的概念是,每个到页面的链接都是对该页面的一次投票,被链接的越多,就意味着被其他网站投票越多。智慧树《管理学》答案拾贝壳阅读答案数学教师读书笔记七、AdaBoostAdaboost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,最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器。植物细胞教学设计第二课时八、kNN:k-nearestneighborclassificationK最近邻(k-NearestNeighbor