統計學習基礎知識 目錄 統計學習基礎知識 1. 統計學習種類 1.1 監督學習 1.1.1 分類問題 1.1.2 回歸問題 1.2 非監督學習 ...
統計學習基礎算法 KNN amp SVM amp 決策樹 目錄 統計學習基礎算法 KNN amp SVM amp 決策樹 . KNN k Nearest Neighbor . 距離選擇 . K值選擇 . 維度災難 . KNN的優缺點 . 支持向量機 . 線性可分支持向量機 . 線性支持向量機 . 非線性支持向量機 . 決策樹 . 數據划分 . . 基於信息增益的節點划分方法 ID . . 基於信息 ...
2020-03-11 17:51 0 642 推薦指數:
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目錄 一、深度學習基礎 1.1 深度學習及其發展歷史 1.1.1 什么是學習? 1.1.2 什么是機器學習? 1.1.3 什么是深度學習? 1.1.4 深度學習發展歷史 1.1.5 小結 ...
一.簡介 決策樹是一種基於樹結構來進行決策的分類算法,我們希望從給定的訓練數據集學得一個模型(即決策樹),用該模型對新樣本分類。決策樹可以非常直觀展現分類的過程和結果,一旦模型構建成功,對新樣本的分類效率也相當高。 最經典的決策樹算法有ID3、C4.5、CART,其中ID3算法是最早被提出 ...
秦曾昌人工智能課程---7、決策樹集成學習Tree Ensembles 一、總結 一句話總結: 其實機器模型減少variance的比較好的方式就是 多個模型取平均值 1、CART是什么? classification and regression tree 2、決策樹模型 ...
概率論與數理統計 數理統計與機器學習有什么關系呢?哪些地方需要用到數理統計? 實際上,二者關心的是同一件事,即我們從數據中學到了什么。事件的概率是衡量該事件發生的可能性的量度。雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的,但那些可在相同條件下大量重復的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量 ...
決策樹(ID3、C4.5、CART) 1、決策樹基本介紹 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,他既可以是if-then 規則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 主要有點:可讀性、分類快 本質:從訓練數據集中歸納出一組分類規則 2、 決策樹模型 ...
決策樹 決策樹是一種樹形結構,其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,最后每個葉子節點代表一種分類結果。 決策樹學習的三個步驟: 特征選擇 通常使用信息增益最大、信息增益比最大或基尼指數最小作為特征選擇的准則。 樹的生成 決策樹的生成 ...
決策樹模型和學習 決策樹模型 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。決策樹由節點(node)和有向邊(directed edge)組成。有向邊有兩種類型:內部節點(internal node)和葉節點(leaf node)。內部節點表示一個特征或屬性, 葉節點表示一個類。 決策樹 ...