我的任务是分析用户的网络历史记录，以估算年龄性别。作为输入，我有很多用户浏览历史记录的数据。但对我来说，主要的复杂性是为此选择合适的算法。据我所知，最简单的方法是按男女比例对所有网站进行排名，并使用其中一种分类算法。我对吗？你能帮我选择合适的算法吗？
答案 0 :(得分：0)
您可以从Naive Bayes分类器开始，与早期版本的垃圾邮件过滤器中使用的分类器相同。
我们的想法是为每个网址提供一个分数，例如，在浏览历史记录中包含该网址的男性比例，并将所有网址的所有分数合并到一个人的浏览器历史记录中，以尝试预测其类型