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搜索关键字:决策树    ( 1280个结果
《机器学习》西瓜书习题 第 4 章
习题 4.1 试证明对于不含冲突数据 (即特征向量完全相同但标记不同) 的训练集, 必存在与训练集一致 (即训练误差为 0)的决策树. 既然每个标记不同的数据特征向量都不同, 只要树的每一条 (从根解点到一个叶节点算一条) 枝干代表一种向量, 这个决策树就与训练集一致. 4.2 试析使用 "最小训练 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-20 20:56:27    阅读次数:459
基于决策树的简单验证码识别
原理 核心思想:相似的输入必会产生相似的输出。 原理:首先从训练样本矩阵中选择第一个特征进行划分,使每个子表中该特征的值全部相同(比如第一个特征是男女,则可以划分出两个子表,男表和女表),然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表(比如第二个特征是年龄,我可以划分成三个子表(当 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-09 13:20:52    阅读次数:158
理解CART决策树
CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3,CART遍历所有的特征和特征值,然后使用二元切分法划分数据子集,也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度,总方差越小数据子集越纯,最 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-07 18:03:09    阅读次数:183
ID3决策树
决策树是一个树形结构,类似下面这样: 上图除了根节点外,有三个叶子节点和一个非叶子节点。 在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。 使用决策树来分类某个样本数据,就是利用根节点选取的特征,将当前输入样本划分到根节 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-07 13:33:18    阅读次数:89
机器学习_02_决策树
决策树也是一种基础的机器学习模型 比如预测今天小明是否出去打球, 那么我们知道一些特征, 通过对特征的划分,我们可以做出一颗树, 就是决策树, 其实决策树在管理学也用的很多, 主要是对每种情况给出一个概率,然后判断情况的优劣, 这样我们可以通过这棵树来判断当前的情况 如何判断哪个特征进行划分呢, 我 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-03 23:18:17    阅读次数:62
机器学习(4)之决策树
[toc] 1 比特化(Bits) 假设现在随机变量X具有m个值,分别为: V~1~,V~2~,....,V~m~;并且各个值出现的概率: P(X=V1)=p1,P(X=V2)=p2, P(X=V3)=p3 .....P(X=Vm)=pm 可以使用这些变量的期望来表示每个变量需要多少个比特位来描述信 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-02 13:04:06    阅读次数:176
机器学习——GBDT算法与stacking算法
GBDT(梯度提升迭代决策树) 总结 优先解决回归问题,将第一个数据的残差传入到第二个数据中去 构建下一个数据集的数据是上一个数据集的残差 详述 GBDT也是Boosting算法的一种,但是和AdaBoost算法不同;区别如下: AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值,然后 ...
分类:编程语言   时间:2020-01-01 17:03:27    阅读次数:195
决策树算法实例讲解
转自:https://www.jianshu.com/p/f66696c98e07 结合例子解释算法原理和过程,觉得容易理解,转来做个记录 1.决策树 决策树模型demo 随机森林模型demo 1.1从LR到决策树 相信大家都做过用LR来进行分类,总结一下LR模型的优缺点: 优点 适合需要得到一个分 ...
分类:编程语言   时间:2020-01-01 15:15:42    阅读次数:151
回溯算法详解[力扣46:全排列]
解决一个回溯问题,实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题: 1、路径:也就是已经做出的选择。 2、选择列表:也就是你当前可以做的选择。 3、结束条件:也就是到达决策树底层,无法再做选择的条件。 如果你不理解这三个词语的解释,没关系,我们后面会用「全排列」和「N 皇后问题」这两个经典 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-30 14:41:42    阅读次数:151
计划 2020-01-01
系统学习机器学习书本知识--每周两章节,列表如下: 1.模式评估与选择 线性模型 2.决策树 神经网络 3.支持向量机 贝叶斯分类器 4.集成学习 聚类 5.降维与度量学习 特征选择与稀疏学习 6.计算学习理论 半监督学习 7.概率图模型 规则学习 8.强化学习 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-29 18:52:15    阅读次数:93
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