本文作者：杨秀忠；刘敏；成功正常投稿发表论文到《新经济》2015年17期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：机器学习的分类算法广泛的应用于解决与数据分类有关的问题。文章基于理论分析详细地描述了常用的几种机器学习分类算法,并阐述了各种分类算法的优缺点。通过比较各种分类算法在不同属性的数据的误分类率,为在具体数据中的分类选择提供了一定的理论基础。
【论文正文预览】：引言随着信息技术和数据库技术的迅猛发展,人们可以非常方便廉洁地获取和存储大量的数据。对这些庞大而又不同属性的数据,正确的处理和分类就显得尤为的重要。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数
【文章分类号】：TP181
【稿件关键词】：机器学习分类算法属性误分类率分类选择
【参考文献】:

• 张铃,张钹,殷海风;多层前向网络的交叉覆盖设计算法[J];软件学报;1999年07期
• 汪小寒;项响琴;陈洁;;燃料管理与智能分析网络系统设计与实现[J];安徽教育学院学报;2006年03期
• 张燕平;提取特征规则的重复覆盖算法(RCA)[J];安徽大学学报(自然科学版);2002年02期
• 段震,鲁杰,张铃;基于交叉覆盖神经网络的车牌识别研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2004年05期
• 贾瑞玉;李永顺;;基于覆盖算法的分类器的设计与应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2011年02期
• 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
• 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
• 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
• 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
• 冯学军;;最小二乘支持向量机的研究与应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年01期
• 周华;宓浩;;利用交叉覆盖算法对人寿保险客户进行信用评估[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2009年02期
• 段震;赵姝;;基于商空间理论的车牌定位[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
• ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届（2011年度）学术年会论文集(下)[C];2012年
• 赵姝;张燕平;张铃;徐峰;;最小覆盖算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
• 吴涛;陈黎伟;毛军军;张铃;;一种模糊构造性神经网络及其应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
• ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
• ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
• ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
• ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
• 常俊林;魏巍;梁君燕;;基于支持向量机的SURF改进算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
• ;Research of Intelligent Control Model and System on Traffic Light Time[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
• 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
• 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
• 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
• 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
• 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
• 刘卫红;垃圾邮件检测与过滤关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
• 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
• 吴锋;基于GPU并行计算的数值模拟与燃煤锅炉系统的优化研究[D];浙江大学;2010年
• 向国齐;支持向量回归机代理模型设计优化及应用研究[D];电子科技大学;2010年
• 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年
• 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
• 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
• 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
• 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
• 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
• 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
• 林天威;基于视频流的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
• 韩艳;基于支持向量机的发酵过程建模研究[D];大连理工大学;2010年
• 马稳;基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年
• 梁怀志;基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现[D];大连理工大学;2010年
• 张铃,张钹;M-P神经元模型的几何意义及其应用[J];软件学报;1998年05期
• 李凡长;协调机器学习的稳定性研究[J];小型微型计算机系统;2002年03期
• 周海廷;机器学习与生物信息学[J];信息与控制;2003年04期
• 于凤;机器学习方法及其技术应用[J];电脑学习;2003年01期
• 王珏,石纯一;机器学习研究[J];广西师范大学学报(自然科学版);2003年02期
• 谷蓉,刘学民,朱仲涛,周杰;一种围棋定式的机器学习方法[J];计算机工程;2004年06期
• 闫友彪,陈元琰;机器学习的主要策略综述[J];计算机应用研究;2004年07期
• 张晓龙,杨艳霞;机器学习在生物信息学中的应用[J];武汉科技大学学报(自然科学版);2005年02期
• 邵平;;机器学习与人脸识别方法概述[J];玉林师范学院学报;2006年03期
• 方玮玮;;机器学习方法浅析[J];福建电脑;2006年11期
• 张震;李军利;;机器学习方法及其在生物信息学中的应用[J];吉首大学学报(自然科学版);2006年04期
• 王珏;;归纳机器学习[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年
• 吴沧浦;;智能系统与机器学习的新领域[A];西部大开发 科教先行与可持续发展——中国科协2000年学术年会文集[C];2000年
• 周晴杰;徐立鸿;吴启迪;;机器学习串级结构的初步探讨[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年
• 李刚;郭崇慧;林鸿飞;杨志豪;唐焕文;;基于词典法和机器学习法相结合的蛋白质名识别[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）[C];2005年
• 蔡健平;林世平;;基于机器学习的词语和句子极性分析[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
• 黄金铁;李景银;周建常;;对高炉炉况评价模型参数的机器学习——一个三类线性模式分类器的实现[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
• 程国建;蔡磊;潘华贤;;核向量机在大规模机器学习中的应用[A];第十一届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2009年
• 张钹;张铃;;统计学习理论及其应用[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年
• 周川;林学訚;;基于机器学习的情感视位合成[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年
• 陈振兴;贲可荣;;机器学习在软件预测与评估中的应用[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
• IBM大数据专家 James Kobielus　范范 编译;机器学习已成为大数据基石[N];网络世界;2014年
• 本报记者 房琳琳;合久必分：分布式“机器学习”应运而生[N];科技日报;2014年
• 雨辰;机器学习类图书为什么火爆[N];中华读书报;2014年
• 本报记者 余建斌;机器学习与互联网搜索[N];人民日报;2011年
• 记者　 彭德倩;机器学习精度提升近6个百分点[N];解放日报;2006年
• 沈建苗　编译;人工智能步入壮年期[N];计算机世界;2009年
• 赵玉鹏;机器学习的哲学探索[D];大连理工大学;2010年
• 胡巍;面向格结构的机器学习[D];上海交通大学;2009年
• 张义荣;基于机器学习的入侵检测技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
• 钱线;快速精确的结构化机器学习方法研究[D];复旦大学;2010年
• 梁锡军;稀疏优化在机器学习中的若干应用[D];大连理工大学;2013年
• 蒋刚;核机器学习方法若干问题研究[D];西南交通大学;2006年
• 陈慧灵;面向智能决策问题的机器学习方法研究[D];吉林大学;2012年
• 周伟达;核机器学习方法研究[D];西安电子科技大学;2003年
• 熊毅;基于机器学习的蛋白质结合位点特征化和预测方法研究[D];武汉大学;2011年
• 胡崇海;基于图的半监督机器学习[D];浙江大学;2008年
• 丁朋;凸优化在大规模机器学习中的应用[D];华东理工大学;2011年
• 孟宜成;粗集理论在机器学习中的应用与研究[D];昆明理工大学;2008年
• 周浩;基于机器学习的E级系统故障预测关键技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
• 关真珍;基于半督导机器学习的分词算法的设计与实现[D];华中科技大学;2004年
• 赵草原;机器学习在可穿戴人体外骨骼系统步态识别中的应用研究[D];电子科技大学;2013年
• 丁惠;面向最优养殖布局的机器学习方法研究[D];中国海洋大学;2013年
• 王淑珍;机器学习算法的Weka嵌入[D];华南理工大学;2013年
• 周广通;几种典型机器学习方法及其应用研究[D];山东大学;2010年
• 姜飞;机器学习在人岗匹配度测算模型中的应用[D];湖南工业大学;2012年
• 蔡楹;基于机器学习的磁浮列车故障综合评估技术研究[D];国防科学技术大学;2007年

【稿件标题】：基于机器学习的不同属性数据的分类选择
【作者单位】：西南交通大学数学学院;四川师范大学数学学院;
【发表期刊期数】：《新经济》2015年17期
【期刊简介】：《新经济》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，新经济杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN44-1474/F，国际刊号：ISSN1009-8461。新经济杂志社由广东省社会科学院主管、主办，本刊为旬刊。自创刊以来，被公认誉为具有业......更多新经济杂志社(http://www.400qikan.com/qk/11663/)投稿信息
【版权所有人】：杨秀忠；刘敏；

更多医学论文例文论文详细信息: 基于机器学习的不同属性数据的分类选择
http://www.400qikan.com/lunwen/yixue/yxlwlw/60697.html

相关专题： 《新经济》相关期刊

推荐期刊：

医学理论与实践

临床放射学杂志

大江周刊

建筑人造板

中国应急管理

四川师范大学学报

中国脑血管病杂志

安徽卫生职业技术学院学报

数学学习与研究

系统科学与数学

上一篇：珠江 西江经济带|统筹推进珠江——西江经济带一体化发展的财政对策思考
下一篇：[商业数据论文]商务数据