其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個種子，逐個與反例集進行比較。

基于微信大數(shù)據(jù)的股票預測研究大數(shù)據(jù)是近年來的熱門話題，在國際和國內(nèi)都有很大的影響力。經(jīng)濟學、政治學、社會學和許多科學學科都將發(fā)生巨大的甚至是本質(zhì)的變化和發(fā)展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。目前，全球經(jīng)濟產(chǎn)生了前所未有的大量數(shù)據(jù)。如果把每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)比作神話時期的洪水是完全正確的，那么這次數(shù)據(jù)洪水是前所未有的。這是全新的，強大的，當然，可怕，但非常令人興奮。

大數(shù)據(jù)分析主要計算方法的選擇需要謹慎。大數(shù)據(jù)分析依靠機器學習和大規(guī)模計算來分析龐大的數(shù)據(jù)。作為目前最熱的IT行業(yè)詞匯，大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的利用，如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等。，逐漸成為業(yè)內(nèi)人士爭相追逐的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)分析應運而生。安聯(lián)全球救援從事道路救援12年。它利用大數(shù)據(jù)分析，科學分析救援數(shù)據(jù)，第一時間合理調(diào)配救援資源，在最短時間內(nèi)通知相關(guān)部門展開相應救助。

姓名:崔勝學No。:【嵌入式牛簡介】:本文討論的kNN算法是監(jiān)督學習中的分類方法之一。所謂監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，是指訓練數(shù)據(jù)是否被標注，如果是，則為監(jiān)督學習，否則為無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)(訓練數(shù)據(jù))學習一個模型，可以預測后續(xù)的輸入。在監(jiān)督學習中，輸入變量和輸出變量可以是連續(xù)的，也可以是離散的。如果輸入變量和輸出變量都是連續(xù)變量，則稱為回歸；如果輸出變量是有限離散變量，則稱為分類；輸入變量和輸出變量都是變量序列，所以叫標注名:崔圣雪諾。:【嵌入式牛的指南】:C4.5作為處理大數(shù)據(jù)的經(jīng)典算法，是我們在網(wǎng)上學習大數(shù)據(jù)不得不了解的常用算法【嵌入式牛的鼻子】:經(jīng)典大數(shù)據(jù)算法C4.5簡介【嵌入式牛的提問】:C4.5是一種什么樣的算法，它的決策機制是如何實現(xiàn)的？【嵌入式牛文】:決策樹模型:決策樹是通過對特征屬性進行分類來對樣本進行分類的樹結(jié)構(gòu)，包括有向邊和三類節(jié)點:rootnode，代表第一個特征屬性，只有邊沒有邊；表示特征屬性的internalnode有一個in-side和至少兩個out-side葉節(jié)點，表示一個類別，只有一個in-side沒有out-side。

KNN算法，即K近鄰算法，是一種基本的分類算法。其主要原理是:對于一個需要分類的數(shù)據(jù)，與一組已經(jīng)分類標注的樣本進行比較，得到最接近的k個樣本，這k個樣本最所屬的類別就是需要分類的類別。下面我給你畫一個KNN算法的示意圖。圖中紅藍綠點是樣本數(shù)據(jù)，分屬于三類。

KNN的算法流程也很簡單，請看下面的流程圖。KNN算法是一種非常簡單實用的分類算法，可以用于各種分類場景，比如新聞分類、商品分類，甚至簡單的文本識別，對于新聞分類，可以提前人工標注一些新聞，標注好新聞類別，計算好特征向量。對于一條未分類的新聞，在計算其特征向量后，計算其與所有已標記新聞的距離，然后進一步使用KNN算法進行自動分類。