一 Decision Trees Agorithms的简介 决策树算法 Decision Trees Agorithms ，是如今最流行的机器学习算法之一，它即能做分类又做回归 不像之前介绍的其他学习算法 ，在本文中，将介绍如何用它来对数据做分类。 本文参照了Madhu Sanjeevi Mady 的Decision Trees Algorithms，有能力的读者可去阅读原文。 说明：本文有几处直 ...
2018-06-13 20:40 0 1279 推荐指数：
一、Table for Content 在之前的文章中我们介绍了Decision Trees Agorithms，然而这个学习算法有一个很大的弊端，就是很容易出现Overfitting，为了解决此问题人们找到了一种方法，就是对Decision Trees 进行 Pruning(剪枝)操作 ...
前段时间开始研究图像检索，进展困难，于是回归基础，捧起PRML一书，无奈看起来极其晕乎，参考AN的的讲义才有点初步的认识。 1、概述：什么是生成学习算法 两类学习算法：判别学习算法（discriminative learning algorithm）和生成学习算法（generative ...
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 k近邻（KNN） 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机（SVM ...
一、算法思想： DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有 ...
CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树算法就是一个分类树，可以很好的解决分类问题。但需要注意的是，该算法是一个二叉树，即每一个非叶节点只能引伸出两个分支，所以当某个非叶节点 ...
【转载自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易 ...
(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想 ...
1，二叉树（Binary tree） 二叉树：每一个节点最多两个子节点，如下图所示： 相关概念：节点Node，路径path，根节点root，边edge，子节点 ch ...
