數據挖掘中的預測算法有哪些

1、決策樹方法。其核心思想是選取具有最高信息增益的屬性，即相對于信息熵最高的屬性，可參考維基百科中二者的計算公式作為當前節點的分裂屬性。2、人工神經網絡。人工神經網絡，是對人腦若干基本特性的抽象。它由大量神經元通過豐富的連接構成多層網絡，用以模擬人腦功能。3、支持向量機。支持向量機，是20世紀90年代Vapnik等人根據統計學習理論中結構風險最小化原則提出的一種機器學習方法。4、正則化方法。正則化方法用模型系數的絕對值函數作為懲罰來壓縮模型系數，使絕對值較小。

推薦度：

點擊下載本文 文檔為doc格式

導讀1、決策樹方法。其核心思想是選取具有最高信息增益的屬性，即相對于信息熵最高的屬性，可參考維基百科中二者的計算公式作為當前節點的分裂屬性。2、人工神經網絡。人工神經網絡，是對人腦若干基本特性的抽象。它由大量神經元通過豐富的連接構成多層網絡，用以模擬人腦功能。3、支持向量機。支持向量機，是20世紀90年代Vapnik等人根據統計學習理論中結構風險最小化原則提出的一種機器學習方法。4、正則化方法。正則化方法用模型系數的絕對值函數作為懲罰來壓縮模型系數，使絕對值較小。