條件隨機場 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第十八次課在線筆記。條件隨機場是一種判別式概率模型，是隨機場的一種，常用於標注或分析序列資料，如自然語言文字或是生物序列。 引言： “條件隨機場”被用於中文分詞 ...

一、隨機森林算法簡介： 在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 並且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發展出推論出隨機森林的算法。而 "Random Forests" 是他們的商標。 這個術語是1995年 ...

凸優化 作者：櫻花豬 摘要: 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第四次課在線筆記。“凸優化”指的是一種比較特殊的優化，通過“凸優化”我們能夠把目標函數轉化成一個“凸函數”然后利用凸函數的性質求極值來求解問題。“凸優化”不僅僅在機器學習中有所應用，幾乎在 ...

一、隨機森林的定義 　　在集成學習中，我們知道bagging + 決策樹就構成了隨機森林。經典的機器學習模型是神經網絡，神經網絡預測精確，但是計算量很大。 隨機森林就是通過集成學習的思想將多棵樹集成的一種算法，它的基本單元是決策樹，而它的本質屬於機器學習的一大分支——集成學習（Ensemble ...

一、隨機森林是什么？ 隨機森林是一種多功能的機器學習算法，能夠執行①回歸和②分類的任務，同時也是一種③數據降維手段，用於處理缺失值、異常值等擔任了集成學習中的重要方法，可以將④幾個低效模型整合為一個高效模型 在隨機森林中，我們將生成很多的決策樹，並不像在CART模型中只生成唯一的樹1）分類 ...

隨機森林算法的理論知識 　　隨機森林是一種有監督學習算法，是以決策樹為基學習器的集成學習算法。隨機森林非常簡單，易於實現，計算開銷也很小，但是它在分類和回歸上表現出非常驚人的性能，因此，隨機森林被譽為“代表集成學習技術水平的方法”。 一，隨機森林的隨機性體現在哪幾個方面？ 1，數據集的隨機 ...

微積分和概率論 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第一次課在線筆記。本次課以機器學習的觀點來看待曾經學過的數學問題，為未來的做機器學習的公式推導做理論基礎。主要內容包括高等數學和概率論部分內容。課程通過簡單的數學知識串講，喚起封存已久 ...

最大熵模型 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第七次課在線筆記。熵，這個概念對於我們來說既熟悉又陌生，熟悉的是我們在許多領域都會碰到熵這個概念，陌生的是如果真的讓你解釋它又說不清道不明。本次課程討論了熵的概念並詳細解釋了最大熵模型。這次 ...