資料探勘十大演算法分為c4.5, k-means, svm, apriori, em, pagerank, adaboost, knn, ***** bayes, cart十種演算法。
c4.5:關聯演算法：id3。關係：c4.5是id3的改進。決策樹演算法的一種。
k-means:聚類演算法。
svm:支援向量機。
apriori:關聯規則的頻繁項集演算法。
em:最大期望演算法。
pagerank:對網頁排名的演算法。
adaboost:迭代演算法的一種。
knn: 最鄰近結點演算法。
***** bayes: 樸素貝葉斯分類方法。
cart:分類回歸樹。
參考：
資料探勘十大演算法 SVM
support vector classifier svc 與support vector regressor svr 函式間隔 mi n w x b 此時如果我們倍增w,b 可以無限擴大函式間隔，因此，它並不能作為標準 幾何間隔，是歸一化的函式間隔 mi n w x b w 為了方便討論，令幾何間...
資料探勘的十大演算法
按照不同的目的將演算法分成四類 分類演算法 c4.5 樸素貝葉斯，svm，knn adaboost cart 聚類演算法 k means em 關聯分析 apriori 連線分析 pagerank c4.5 演算法是十大演算法之首，它是決策樹的演算法，它在決策樹夠早過程中就進行了剪枝處理，並且可以處...
資料探勘十大經典演算法
最近想看看資料探勘是個什麼東西，因此特別的關注了下，首先看看資料探勘包含哪些演算法，網上找到了十大經典演算法 01.c4.5 是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，其核心演算法是 id3演算法 02.k means演算法 是一種聚類演算法。03.svm 一種 監督式學習 的方法，廣泛運用於統計分...