问题描述： 没有隐藏层的softmax网络，g就是softmax激活函数 决策边界是线性的（图片来自吴恩达的深度学习视频） 首先说明两点问题： 1，决策边界上softmax对任两类的输出概率是相等的，即对于边界上任一点X，softmax ...

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可视化边界 python代码实现 MATLAB 实现 ...

决策边界 我们可以看出 决定y取不同值的边界为：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表达式是一条直线，为决策边界，如果新来一个样本，和训练后得到的$ \theta $相乘，根据是否大于0，决定到底属于哪一类 画出决策边界 如果样本有两个特征\(x1,x2 ...

什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ 直接以一个例子看看数如何构建决策树的： 根据不同的特征可以有不同的决策树： 那么如何从根节点开始选择 ...

参考：《机器学习实战》- Machine Learning in Action 一、 基本思想  我们所熟知的决策树的形状可能如下：  使用决策树算法的目的就是生成类似于上图的分类效果。所以算法的主要步骤就是如何去选择结点。  划分数据集的最大原则是：将无序的数据变得更加有 ...

决策树和KNN是机器学习的入门级别的算法，所以面试的时候都时常会有面试官要求将决策树写出来以用来检验面试者的算法基本素养。 1.信息熵 信息熵是表示数据的混乱程度（物理学当中就有热熵来表示分子混乱程度）。信息熵表现为-log(信息的概率) 那么整体的信息熵的数学期望：对概率*-log(概率 ...

决策树的Python实现 2017-04-07 Anne Python技术博文 前言： 决策树的一个重要的任务 是为了理解数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使 ...