算法,比如adaboost分类,adaboost回归,袋装分类器,袋装回归器,梯度提升分类,梯度提升回归,随机森林分类 ...
train data是训练特征数据, train label是分类标签。Predict label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores 概率输出 。 .逻辑回归 多项式MultiNomial logistic Regression Factor mnrfit train data, train label Scores mnrval Factor, test dat ...
2016-12-02 08:46 0 4979 推荐指数:
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、基于规则的分类(决策树)、向后传播分类、SVM(支持向量机)、基于关联规则挖掘的分类。 ...
KNN学习(K-Nearest Neighbor algorithm,K最邻近方法 )是一种统计分类器,对数据的特征变量的筛选尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是:输入没有标签(标注数据的类别),即没有经过分类的新数据,首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征 ...
一、决策树(类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景) 1、分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的;目标变量是离散的,选择分类树;反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树; 树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样 ...
对比决策树和随机森林 随机森林的袋外数据 在有放回的抽样中,有一部分数据会被反复抽到,可能有一部分数据一直没有被抽到,这部分数据就叫做袋外数据 袋外数据的比例大约是 37%, 通过 1- ( 1 - 1/ n) ^ n ...
阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 ...
集成学习与随机森林 假设我们现在提出了一个复杂的问题,并抛给几千个随机的人,然后汇总他们的回答。在很多情况下,我们可以看到这种汇总后的答案会比一个专家的答案要更好。这个称为“群众的智慧”。同理,如果我们汇总一组的预测器(例如分类器与回归器)的预测结果,我们可以经常获取到比最优的单个预测器要更好 ...
第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 支持向量机分类 支持向量机 网格搜索 临近法 决策树 随机森林 bagging方法 .dataframe tbody tr th ...