基于机器学习的不同属性数据的分类选择

时间：2017-01-06 20:55:51 作者：杨秀忠；刘敏；

本文作者：杨秀忠；刘敏；成功正常投稿发表论文到《新经济》2015年17期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：机器学习的分类算法广泛的应用于解决与数据分类有关的问题。文章基于理论分析详细地描述了常用的几种机器学习分类算法,并阐述了各种分类算法的优缺点。通过比较各种分类算法在不同属性的数据的误分类率,为在具体数据中的分类选择提供了一定的理论基础。
【论文正文预览】：引言随着信息技术和数据库技术的迅猛发展,人们可以非常方便廉洁地获取和存储大量的数据。对这些庞大而又不同属性的数据,正确的处理和分类就显得尤为的重要。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数
【文章分类号】：TP181
【稿件关键词】：机器学习分类算法属性误分类率分类选择
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【稿件标题】：基于机器学习的不同属性数据的分类选择
【作者单位】：西南交通大学数学学院;四川师范大学数学学院;
【发表期刊期数】：《新经济》2015年17期
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