1 什么是随机森林? 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计 ...
分类: 分类 classification ,对于一个分类员来说,通常需要你告诉它 这个东西被分为某某类 ,理想情况下,一个分类员会从它得到的训练集何总进行 学习 ,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning 监督学习 。 聚类: 聚类 clustering ,简单的说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需 ...
2013-01-07 21:26 0 3066 推荐指数:
1 什么是随机森林? 作为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计 ...
生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不 ...
问题定义 在这个项目中会采用20 Newgroups的数据(http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/),这时网上非常流行的对文本进行分类和聚类的数据集。 数据集中的数据分为两部分,一部分是用来训练算法模型的数据,一部分是用来评估算法的新数据。 网上提供 ...
分类问题项目流程: 如何端到端的完成一个分类问题的模型 如何通过数据转换提高模型的准确度 如何通过调参提高模型的准确度 如何通过算法集成提高模型的准确度 问题定义 在这个项目中采用声纳、矿山和岩石数据集(http://archive.ics.uci.edu ...
声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创。 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时 ...
1. Feedforward and cost function; 2.Regularized cost function: 3.Sigmoid gradient The gradien ...
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文。 写在前面 记得在《Pattern Recognition And Machine Learning》一书中的开头有讲到:“概率论、决策论、信息论3个重要工具贯穿 ...
在《机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)》一文中,我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理。现在,让我们来实践一下。 在这里,我们使用一份皮马印第安女性的医学数据,用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本,我们先 ...