期刊文献+

机器学习的分类、聚类研究 被引量:4

下载PDF
导出
摘要 大数据时代带来的数据爆炸,是机器学习发展的新机遇。本文将介绍机器学习的学习方式,机器学习的分类、聚类算法的异同和应用,并介绍朴素贝叶斯分类算法和k-means聚类算法两种常用算法。同时思考机器学习为人们生活带来便利的同时所产生的负面影响。
作者 李玥
出处 《电脑知识与技术》 2020年第4期161-162,共2页 Computer Knowledge and Technology
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献109

  • 1龙卫江,张文修.基于相近原则的半指导直推学习机及其增量算法[J].应用数学学报,2006,29(4):619-632. 被引量:2
  • 2Nigam K,McCallum A K,Thrun S,Mitchell T.Text classification from labeled and unlabeled documents using EM[J].Machine Learning,2000,39(2-3):103-134.
  • 3Joachims T.Transductive inference for text classification using support vector machines[G].In:Proc 16th Int'l Conf Machine Learning,Bled,Slovenia,1999,200-209.
  • 4Blum A,Mitchell T.Combining labeled and unlabeled data with co-training[G].In:Proc 16th Annual Conf Computational Learning Theory,Madison,WI,1998,92-100.
  • 5Breiman L.,Friedman,J.,Olshen,R.,and Stone,C.Classification and Regression Trees[M].Wadsworth,1984.
  • 6Breiman L.Random forests[J].Machine Learning,2001,45(1):5-32.
  • 7Cortes,C.,Vapnik,V.M.,.Support Vector Networks[J].Machine Learning,1995,20:273-297.
  • 8Dietterich,T.G.An Experimental Comparison of Three Methods for Constructing Ensembles of Decision Trees:Bagging,Boosting,and Randomization[J].Machine Learning,2000,40:139-157.
  • 9Breiman,L.,Bagging Predictors[J].Machine Learning,1996,24(2):123-140.
  • 10Agrawal R,Imielinski T,Swami A.Mining association rules between sets of items in large databases[K].Proc of ACM SIGMOD Conf on Management of Data[C].Washington,1993.207-216.

共引文献463

同被引文献33

引证文献4

二级引证文献10

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部