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2017-12-11 20:54 0 1052 推薦指數:
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1 引言 決策樹(Decision Tree)是一種非參數的有監督學習方法,它能夠從一系列有特征和標簽的數據中總結出決策規則,並用樹狀圖的結構來呈現這些規則,以解決分類和回歸問題。決策樹中每個內部節點表示一個屬性上的判斷,每個分支代表一個判斷結果的輸出,最后每個葉節點代表一種分類 ...
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 ...
目錄 隨機森林原理 隨機森林代碼(Spark Python) 隨機森林原理 參考:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回 ...
咱們正式進入了機器學習的模型的部分,雖然現在最火的的機器學習方面的庫是Tensorflow, 但是這里還是先簡單介紹一下另一個數據處理方面很火的庫叫做sklearn。其實咱們在前面已經介紹了一點點sklearn,主要是在categorical data encoding那一塊。其實sklearn ...
(Decision Tree)算法主要用來處理分類問題,是最經常使用的數據挖掘算法之一。 決策樹 場景 ...