原文:《BI那点儿事》Microsoft 神经网络算法Microsoft神经网络是迄今为止最强大、最复杂的算法。要想知道它有多复杂，请看SQL Server联机丛书对该算法的说明：“这个算法通过建立多层感知神经元网络，建立分类和回归挖掘模型。与Microsoft决策树算法类似，在给定了可预测属性的每...
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2014-12-16 08:44:35
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Microsoft神经网络是迄今为止最强大、最复杂的算法。要想知道它有多复杂，请看SQL Server联机丛书对该算法的说明：“这个算法通过建立多层感知神经元网络，建立分类和回归挖掘模型。与Microsoft决策树算法类似，在给定了可预测属性的每个状态时， Microsoft神经网络算法计算输入属性...
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2014-12-15 18:54:54
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决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图，终止块表示分类结果（也就是树的叶子）。判断模块表示对一个特征取值的判断（该特征有几个值，判断模块就有几个分支）。决策树的生成过程就是一个数据集不断被划分的过程，划分数据集的最大原则是：使无序的数据变的有序。如果一个训练数据中有20个特征，那么选取哪个做划分依据？这就必须采用量化的方法来判断，量化划分方法有多重，其中一项就是“信息论度量信息分类”。基于信息论的决策树算法有ID3、CART和C4.5等算法，其中C4.5和CART两...
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2014-12-14 20:03:24
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原文:《BI那点儿事》数据挖掘各类算法——准确性验证准确性验证示例1：——基于三国志11数据库
数据准备：
挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图：
依次排名为： 1. 神经网络算法（92.69% 0.99）2. 逻辑回归...
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2014-12-02 10:32:29
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原文:《BI那点儿事》Microsoft 决策树算法——找出三国武将特性分布，献给广大的三国爱好者们根据游戏《三国志11》武将数据，利用决策树分析，找出三国武将特性分布。其中变量包括统率、武力、智力、政治、魅力、身分。变量说明：统率：武将带兵出征时的部队防御力。统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少。武...
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2014-12-02 10:22:10
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原文:《BI那点儿事》Microsoft 线性回归算法Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体，有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系，然后使用该关系进行预测。该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式。例如，以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式。...
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2014-12-02 10:15:52
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准确性验证示例1：——基于三国志11数据库数据准备：挖掘模型：依次为：Naive Bayes 算法、聚类分析算法、决策树算法、神经网络算法、逻辑回归算法、关联算法提升图：依次排名为： 1. 神经网络算法（92.69% 0.99）2. 逻辑回归算法（92.39% 0.99）3. 决策树算法（91.19...
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2014-12-01 20:43:18
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根据游戏《三国志11》武将数据，利用决策树分析，找出三国武将特性分布。其中变量包括统率、武力、智力、政治、魅力、身分。变量说明：统率：武将带兵出征时的部队防御力。统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少。武力：武将带兵出征时的部队攻击力，武力越高发动兵法或者普通攻击时对地方部队的伤害就越高；并且当发动单挑...
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2014-11-20 21:41:56
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Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体，有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系，然后使用该关系进行预测。该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式。例如，以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式。关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离...
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2014-11-19 14:01:13
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决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节...
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2014-11-15 16:52:34
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