统计学习基础知识 目录 统计学习基础知识 1. 统计学习种类 1.1 监督学习 1.1.1 分类问题 1.1.2 回归问题 1.2 非监督学习 ...
统计学习基础算法 KNN amp SVM amp 决策树 目录 统计学习基础算法 KNN amp SVM amp 决策树 . KNN k Nearest Neighbor . 距离选择 . K值选择 . 维度灾难 . KNN的优缺点 . 支持向量机 . 线性可分支持向量机 . 线性支持向量机 . 非线性支持向量机 . 决策树 . 数据划分 . . 基于信息增益的节点划分方法 ID . . 基于信息 ...
2020-03-11 17:51 0 642 推荐指数:
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目录 一、深度学习基础 1.1 深度学习及其发展历史 1.1.1 什么是学习? 1.1.2 什么是机器学习? 1.1.3 什么是深度学习? 1.1.4 深度学习发展历史 1.1.5 小结 ...
一.简介 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型(即决策树),用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果,一旦模型构建成功,对新样本的分类效率也相当高。 最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出 ...
秦曾昌人工智能课程---7、决策树集成学习Tree Ensembles 一、总结 一句话总结: 其实机器模型减少variance的比较好的方式就是 多个模型取平均值 1、CART是什么? classification and regression tree 2、决策树模型 ...
概率论与数理统计 数理统计与机器学习有什么关系呢?哪些地方需要用到数理统计? 实际上,二者关心的是同一件事,即我们从数据中学到了什么。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量 ...
决策树(ID3、C4.5、CART) 1、决策树基本介绍 决策树是一种基本的分类与回归方法,他既可以是if-then 规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 主要有点:可读性、分类快 本质:从训练数据集中归纳出一组分类规则 2、 决策树模型 ...
决策树 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶子节点代表一种分类结果。 决策树学习的三个步骤: 特征选择 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指数最小作为特征选择的准则。 树的生成 决策树的生成 ...
决策树模型和学习 决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点(node)和有向边(directed edge)组成。有向边有两种类型:内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特征或属性, 叶节点表示一个类。 决策树 ...