【机器学习】经典！10大数据挖掘算法！

国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 早前评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。在此，花哥我深入介绍下这些算法的原理及实践经验，并补充介绍下当下热门的集成学习与神经网络模型。1. C4.5模型原理： C4.5 是决策树算法的一个扩展，它使用信息增益率来选择分裂属性。C4.5 可以处理连续和离散属性，并能处理具有缺失值的数据集。训练过程：从根节点开始，使用信息增益率选择最佳属性进行分裂。递归地对每个分支的子集重复上述过程，直到满足停止条件（如所有实例都属于同一类，或没有剩余属性可用）。优点：易于理解和解释。能够处理具有缺失值的数据。缺点：容易过拟合。对属性的顺序敏感。适用场景： 适用于处理连续和离散特征的分类任务， ………………………………