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typhoon111

木虫 (著名写手)

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[求助] 机器学习时如何给数据分配权重

比如有些数据的可靠性高一些，在学习时可以给高一点的权重；有些数据比较古老，相对给低一点的权重。

有什么比较有效的办法呢？

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1楼2013-03-15 17:39:40

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zheng0323

铜虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
typhoon111: 金币+5, ★有帮助 2013-03-26 21:30:05

如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。

OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。
机器学习的算法有很多很多：
1、Mahalanobis
2、K-means  非监督的聚类方法
3、朴素贝叶斯分类器特征是高斯分布&&统计上相互独立条件比较苛刻
4、决策数  判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5
5、Boosting  多个判别子分类器的组合
6、随机森林由多个决策树组成
7、人脸检测/Haar分类器使用Boosting算法
8、期望最大化EM  用于聚类的非监督生成算法
9、K-近邻  最简单的分类器
10、神经网络（多层感知器）  训练分类器很慢，但是识别很快
11、支持向量机 SVM 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类
12、遗传算法  借鉴生物遗传机制，随机化非线性计算算法