决策树（一）决策树分类
决策树 与SVM类似，决策树在机器学习算法中是一个功能非常全面的算法，它可以执行分类与回归任务，甚至是多输出任务。决策树的算法非常强大，即使是一些复杂的问题，也可以良好地拟合复杂数据集。决策树同时也是随机森林的基础组件，随机森林在当前是最强大的机器学习算法之一。 在这章我们会先讨论如何使用 ...
原文：基于单决策树的AdaBoost
起源：Boosting算法 Boosting算法的目的是每次基于全部数据集，通过使用同一种分类器不同的抽取参数方法 如决策树，每次都可以抽取不同的特征维度来剖分数据集 训练一些不同弱分类器 单次分类错误率 gt . ，然后将其组合起来，综合评估 默认认为每个分类器权重等价 进行分类。 AdaBoost算法进行了对其进行了改进。 一 每次训练分类器时，给予每条数据用于计算误差的不同权重D。 二 每 ...
2015-02-22 01:58 0 2427 推荐指数：
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回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： 下图是这棵树的结果： 这棵树看起来与之前构造的分类树类似。主要 ...
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决策树(中)-集成学习、RF、AdaBoost、Boost Tree、GBDT
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读)： 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/ ...
机器学习技法总结（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,决策树
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决策树模型
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