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 ...
一 Decision Trees Agorithms的簡介 決策樹算法 Decision Trees Agorithms ,是如今最流行的機器學習算法之一,它即能做分類又做回歸 不像之前介紹的其他學習算法 ,在本文中,將介紹如何用它來對數據做分類。 本文參照了Madhu Sanjeevi Mady 的Decision Trees Algorithms,有能力的讀者可去閱讀原文。 說明:本文有幾處直 ...
2018-06-13 20:40 0 1279 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 ...
前段時間開始研究圖像檢索,進展困難,於是回歸基礎,捧起PRML一書,無奈看起來極其暈乎,參考AN的的講義才有點初步的認識。 1、概述:什么是生成學習算法 兩類學習算法:判別學習算法(discriminative learning algorithm)和生成學習算法(generative ...
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 ...
一、算法思想: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個比較有代表性的基於密度的聚類算法。與划分和層次聚類方法不同,它將簇定義為密度相連的點的最大集合,能夠把具有 ...
CART決策樹又稱分類回歸樹,當數據集的因變量為連續性數值時,該樹算法就是一個回歸樹,可以用葉節點觀察的均值作為預測值;當數據集的因變量為離散型數值時,該樹算法就是一個分類樹,可以很好的解決分類問題。但需要注意的是,該算法是一個二叉樹,即每一個非葉節點只能引伸出兩個分支,所以當某個非葉節點 ...
【轉載自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 決策樹這種算法有着很多良好的特性,比如說訓練時間復雜度較低,預測的過程比較快速,模型容易展示(容易 ...
(轉載請注明出處:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 上一節學習支持向量機,感覺公式都太難理解了,弄得我有點頭大。只是這一章的Adaboost線比較起來就容易得多。Adaboost是用元算法的思想進行分類的。什么事元算法的思想 ...
1,二叉樹(Binary tree) 二叉樹:每一個節點最多兩個子節點,如下圖所示: 相關概念:節點Node,路徑path,根節點root,邊edge,子節點 ch ...