数据集常见分类算法研究与实现.docx

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2024-07-19 发布于北京
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数据集中常见分类算法的理论知识探讨与实践分析

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数据集常见分类算法研究与实现

摘要

随着近几年来互联网的不断发展与不断普及，网络上所产生的信息数量呈爆炸式增长，对这些庞大的数据的处理，解决当中信息杂乱的问题，已经是互联网行业里的一个重点研究课题。在缺乏各种有效的强而有力的工具的条件之下，人们对这些规模极其庞大的数据只能望而兴叹，依靠人们进行手动分析，无法准确的获取这些数据背后的海量信息。本文针对数据集常见的分类算法进行了以下的研究：对数据集常用的经典分类算法进行理论知识的探讨，研究每类分类算法的理论知识基础，其中对C4.5决策树分类算法与朴素贝叶斯分类算法进行详细的解析。最后使用Python语言通过朴素贝叶斯分类算法与C