在<分类:基于规则的分类技术>中已经比较详细的介绍了基于规则的分类方法,RIPPER算法则是其中一种具体构造基于规则的分类器的方法.在RIPPER算法中,有几个点是算法的重要构成部分,需要强调一下 规则排序方式 RIPPER算法中采用的仍然是基于类的规则排序方式,不过独特的地方是,它先将各个类按频率(即类中包含的样本占总样本数的比例)从低到高排序,设是排序后的类,是最不频繁的类,是最频繁的类,按照<分类:基于规则的分类技术>中介绍的规则生成方法,生成类的规则,直至剩下类,然后类作为…

在从概率模型推导出逻辑回归算法模型的博文中,我试着从李宏毅老师的课程中讲到的概率模型去推导逻辑分类的算法模型.有幸看到另外一篇博文01 分类算法 - Logistic回归 - Logit函数,我了解到另外一种分类模型的推导:从比值比推导. 比值比 首先了解什么是比值比:比值比(优势比)Odds,用来衡量特征中分类之间关联的一种方式.指的是该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值:\(\frac{p}{1-p}\). 百度百科解释. Logit模型 我们需要了解另外一个概念Logit模型Logi…

Rule_set = {}; //学习的规则集初试为空 for 每个类c do repeat Rule = Learn_One_Rule(D,Att-vals,c) 从D中删除被Rule覆盖的元组; until终止条件被满足 Rule_set = Rule_set +Rule end for 返回Rule_set 以上是顺序覆盖算法的基本过程 Learn_One_Rule采用一种贪心的深度优先策略.每当面临添加一个新的属性测试到当前规则时,它根据训练样本选择最能提高规则质量属性的测试. 而什么样…

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi…

例子: 求未知电影属于什么类型: 算法介绍: 步骤:  为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 细节: 关于K的选择 关于距离的衡量方法: 其他距离衡量:余弦值(cos), 相关度 (correlation), 曼哈顿距离 (Manhattan distance)  …

理论学习: 3. 算法详述        3.1 步骤:      为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别        3.2 细节:      关于K      关于距离的衡量方法:          3.2.1 Euclidean Distance(欧式距离) 定…

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIS…

一.说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测. 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种:直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女:此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别. 多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球.足球.电影 等等多种类型.常见算法:Softmax.SVM.KNN.决策…

1.算法简介 1.1筛法起源 筛法是一种简单检定素数的算法.据说是古希腊的埃拉托斯特尼(Eratosthenes,约公元前274-194年)发明的,又称埃拉托斯特尼筛法(sieve of Eratosthenes). 1.2筛法过程 具体做法是:给出要筛数值的范围 n,找出 n√以内的素数p1,p2,p3,--,pk.从最小素数2去筛,即把2留下,把2的倍数剔除掉:再用下一个素数,也就是3筛,把3留下,把3的倍数剔除掉:接下去用下一个素数5筛,把5留下,把5的倍数剔除掉:不断重复下去. 2.实现…

1.选择排序. 每次将最小的数,与剩余数做比较.找到更小的,做交换. 时间复杂度:O(n²) 空间复杂度:O(1) 优缺点:耗时但内存空间使用小. void selectSort(int *p,int len) { int i, j,tmp; ; i < len; i++) { ; j < len; j++) { if(p[i] > p[j]) { tmp = p[i]; p[i] = p[j]; p[j] = tmp; } } } }int main(){    int array[8…