数据挖掘中的预测算法有哪些

1、决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。2、人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。3、支持向量机。支持向量机，是20世纪90年代Vapnik等人根据统计学习理论中结构风险最小化原则提出的一种机器学习方法。4、正则化方法。正则化方法用模型系数的绝对值函数作为惩罚来压缩模型系数，使绝对值较小。

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导读1、决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。2、人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。3、支持向量机。支持向量机，是20世纪90年代Vapnik等人根据统计学习理论中结构风险最小化原则提出的一种机器学习方法。4、正则化方法。正则化方法用模型系数的绝对值函数作为惩罚来压缩模型系数，使绝对值较小。