人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用（第2版）（微課版）課件 4-2 幾種主要的分類器_第1頁(yè)
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4-2幾種主要的分類器模塊?分門別類：幫你“分而治之”目錄CONTENTS決策樹(shù)01k近鄰分類器03貝葉斯分類器02神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)05支持向量機(jī)04一.決策樹(shù)概念決策樹(shù)（decisiontree）：用于決策的一棵“樹(shù)”，它從根節(jié)點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)決策節(jié)點(diǎn)對(duì)樣本的不同特征進(jìn)行劃分，按照結(jié)果進(jìn)入不同的選擇分支，最終到達(dá)某一葉子節(jié)點(diǎn)，獲得分類結(jié)果。垃圾郵件分類決策樹(shù)：二.貝葉斯分類器1.概念貝葉斯分類器（bayesclassifier）：就是對(duì)于給定的分類項(xiàng)，利用貝葉斯定理，求解該分類項(xiàng)在預(yù)先給定條件下各類別中出現(xiàn)的概率，哪個(gè)概率最大，就將其劃分為哪個(gè)類別。貝葉斯定理公式：二.貝葉斯分類器2.舉例用貝葉斯分類器來(lái)判定垃圾郵件：

x=[1,0]分別表示正常郵件和垃圾郵件E:由n個(gè)關(guān)鍵詞組成的郵件三.k近鄰分類器概念k近鄰（k-NearestNeighbor，KNN）分類器:把每個(gè)具有n個(gè)特征的樣本看作n維空間的一個(gè)點(diǎn)，對(duì)于給定的新樣本，先計(jì)算該點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離（相似度），然后將新樣本指派為周圍k個(gè)最近鄰的多數(shù)類。什么形狀的物體四.支持向量機(jī)1.概念支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）：基本思想是通過(guò)非線性映射，把樣本空間映射到一個(gè)高維的特征空間，將原本樣本空間線性不可分的問(wèn)題，轉(zhuǎn)化成在高維空間通過(guò)線性超平面將樣本完全劃分開(kāi)的問(wèn)題。不可分：可分：四.支持向量機(jī)1.原理超平面離直線兩邊的數(shù)據(jù)的間隔越大，對(duì)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)的局限性或噪聲有最大的容忍能力，也就是所謂的魯棒性。支持向量機(jī)就是要找到使這個(gè)間隔最大的決策超平面。五.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.概念?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）?是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。權(quán)重值w激活函數(shù)φ加權(quán)求和及函數(shù)s

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