簡介
整合學習，通過將多個單個的學習器整合在一起，使它們共同完成學習任務，也被稱為「多分類系統」。其思想是使用一些不同的方法改變原始訓練樣本的分布，從而構建多個不同的分類器，並將這些分類器線性組合得到乙個更強大的分類器，來做最後的決策。整合模型是一種能在各種機器學習任務上提高準確率的強有力技術，整合演算法往往是很關鍵的一步，能夠很好提公升演算法的效能。單個分類器的分類可能會出錯，但是多個分類器進行投票就可以變的可靠。
主要問題
1、得到個體學習器
2、將個體學習器通過某種策略結合成強學習器（假設得到t個弱學習器（
資料探勘演算法 KNN學習
knn k nearest neighbour 是資料探勘領域的基本演算法之一，原理比較簡單，在各類別均衡 樣本容量比較大的情況下比較實用。演算法以樣本間的距離作為相似性測度。在同一測量空間中以測試樣本為中心，檢測一定範圍內的k個樣本類別，用 投票法 得出測試樣本的類別。設k為離測試樣本最近的樣本數...
資料探勘演算法
apriori演算法學習資料的關聯規則 association rules 適用於包含大量事務 transcation 的資料庫。關聯規則學習是學習資料庫中不同變數中的相互關係的一種資料探勘技術。你可能會對 apriori 演算法如何工作有疑問，在進入演算法本質和細節之前，得先明確3件事情 第一是你...
資料探勘演算法
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