一、Table for Content 在之前的文章中我們介紹了Decision Trees Agorithms,然而這個學習算法有一個很大的弊端,就是很容易出現Overfitting,為了解決此問題人們找到了一種方法,就是對Decision Trees 進行 Pruning(剪枝)操作 ...
近來做一些遙感圖像自動解譯的工作,需要根據遙感圖像每個單元 像元,像素 的幾個波段值和相互之間的位置關系來進行自動分類,也就是確定哪些區域是耕地,哪些是林地,哪些是草地。之前雖然有上過數據挖掘和機器學習的課,但是自己的專業並不在此,對遙感圖像的自動分類更是一竅不通,所以慢慢自學,順便寫個博客記錄一下自己的學習過程,謬誤在所難免,大家多多包涵指正。 根據最近的Mahout Wiki,Mahout實 ...
2012-09-21 17:10 5 3974 推薦指數:
一、Table for Content 在之前的文章中我們介紹了Decision Trees Agorithms,然而這個學習算法有一個很大的弊端,就是很容易出現Overfitting,為了解決此問題人們找到了一種方法,就是對Decision Trees 進行 Pruning(剪枝)操作 ...
[ML學習筆記] 決策樹與隨機森林(Decision Tree&Random Forest) ##決策樹 決策樹算法以樹狀結構表示數據分類的結果。每個決策點實現一個具有離散輸出的測試函數,記為分支。 一棵決策樹的組成:根節點、非葉子節點(決策點)、葉子節點、分支 算法分為兩個 ...
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄 k近鄰(KNN) 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機(SVM ...
(注:本篇博文是對《統計學習方法》中決策樹一章的歸納總結,下列的一些文字和圖例均引自此書~) 決策樹(decision tree)屬於分類/回歸方法。其具有可讀性、可解釋性、分類速度快等優點。決策樹學習包含3個步驟:特征選擇、決策樹生成、決策樹修剪(剪枝)。 0 - 決策樹問題 0.0 ...
3.1、摘要 在前面兩篇文章中,分別介紹和討論了朴素貝葉斯分類與貝葉斯網絡兩種分類算法。這兩種算法都以貝葉斯定理為基礎,可以對分類及決策問題進行概率推斷。在這一篇文章中,將討論另一種被廣泛使用的分類算法——決策樹(decision tree)。相比貝葉斯算法,決策樹 ...
Isolation,意為孤立/隔離,是名詞,其動詞為isolate,forest是森林,合起來就是“孤立森林”了,也有叫“獨異森林”,好像並沒有統一的中文叫法。可能大家都習慣用其英文的名字isolation forest,簡稱iForest 。 iForest適用於連續數據 ...
Isolation,意為孤立/隔離,是名詞,其動詞為isolate,forest是森林,合起來就是“孤立森林”了,也有叫“獨異森林”,好像並沒有統一的中文叫法。可能大家都習慣用其英文的名字isolation forest,簡稱iForest 。 iForest適用於連續數據 ...
什么是決策樹? 決策樹是一種基本的分類與回歸方法。其主要有點事模型具有可得性,分類速度快。學習時,利用訓練數據,根據損失函數最小化原則建立決策樹模型;預測時,對新數據,利用決策樹模型進行分類。 決策樹學習通常包含以下三個步驟: 選擇特征 決策樹生成 剪枝 ...