05、决策树与随机森林。案例：运营商用户分析，构建象棋博弈引擎.pdf

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分类：分类的意义  传统意义下的分类：生物物种  预测：天气预报  决策：yes or no  分类的传统模型  分类（判别分析）与聚类有什么差别？  有监督学习，无监督学习，半监督学习机器学习讲师黄志洪 DATAGURU与业数据分析社区

常见分类模型不算法  线性判别法  距离判别法  贝叶斯分类器  决策树  支持向量机(SVM)  神经网络机器学习讲师黄志洪 DATAGURU与业数据分析社区

文本挖掘典型场景  网页自动分类  垃圾邮件判断  评论自动分析  通过用户访问内容判别用户喜好机器学习讲师黄志洪 DATAGURU与业数据分析社区

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评论自动分析机器学习讲师黄志洪 DATAGURU与业数据分析社区

线性判别法  例子：天气预报数据 G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2) x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,- 2.8) x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,- 2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8,4.3,10.9,13.1,12.8,10.0) a=data.frame(G,x1,x2) plot(x1,x2) text(x1,x2,G,adj=-0.5) 机器学习讲师黄志洪 DATAGURU与业数据分析社区

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