决策树是一种非参数监督学习预测模型。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 1.举例: 举个校园相亲的例子，今天校园的小猫(女)和小狗(男)准备配对，小猫如何才能在众多的优质🐶的心仪的狗呢？于是呢？有一只特乖巧的小猫找到了你 ...
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2019-12-14 19:33:29
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监督学习：给出一个训练集，然后通过训练集学习出一个模型，当新的数据到来的时候，我们就能通过这个模型进行预测结果。监督学习的训练集不仅要有输入还要有输出，即目标特征和目标结果，特征就是训练集中数据特有的，结果是人为标记的。监督学习是我们一开始就让机器知道一张图片是那个东西，如他是猪，他是狗，他是牛，机 ...
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2019-12-14 19:24:00
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直推学习实际上是半监督学习的一部分。 如果用来学习的数据中未标记数据就是最终要预测的数据，那么就是直推学习； 如果不知道最后用来预测的数据是什么，就是单纯的半监督学习。 ...
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2019-12-14 19:00:47
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自我训练是一种增量算法(incremental algorithm)： 场景： 半监督学习，具备一小部分有标记样本和大量未标记样本，通常存在大量样本标注困难的问题。 基本流程： 1. 最初，使用少量标记数据构建单个分类器。 2. 然后，迭代地预测未标记样本的标签。 3. 通过2中预测结果的可信程度对 ...
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2019-12-14 18:59:39
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监督学习： 监督学习就是分类，把人们已经处理好的训练样本（即已知数据和对应输出）给计算机，计算机通过规律训练出一个最佳模型，再用这个模型对输入的数据进行分类，得出对应的输出。 从而使计算机具有对未知数据进行分类的功能。 特点：目标明确 需要带标签的训练样本 分类效果很容易评估 非监督学习： 非监督学 ...
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2019-12-14 18:49:03
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? 项目介绍 小狗分类器可以做什么？ 通过这个分类器，你只需要上传照片，就可以得到小狗的品种，以及更多的信息。 这就是所谓的「机器学习」，让机器自己去“学习”。我们今天要做的这个分类任务，是一个“监督学习”的过程。 监督学习的主要目标是从有标签的训练数据中学习模型，以便对未知或未来的数据做出预测。 ...
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2019-12-14 15:50:57
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概括：朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的，由已知的尽可能多的事件A、B求得的P(A|B)来推断未知P(B|A)，是的有点玄学的意思，敲黑板！！！ 优点： ...
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2019-12-13 14:20:21
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函数原型 $$h_\theta(X)=\frac{1}{1+e^{ \theta^TX}}...称h_\theta(X)为y=1的概率。$$ 决策界限的定义 $根据函数表达式可知当z =0时y =0.5当z<0时y<0.5...z=\theta^TX,y=h_\theta(X)$ $故直线z=\th ...
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2019-12-10 22:25:37
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假设(基于二维) 训练集 $$ \begin{bmatrix} 1&x_{11}&{\cdots}&x_{1n}\\ 1&x_{21}&{\cdots}&x_{2n}\\ {\vdots}&{\vdots}&{\ddots}&{\vdots}\\ 1&x_{m1}&{\cdots}&x_{mn}\\ ...
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2019-12-10 22:18:40
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单变量线性回归 (Linear Regression with One Variable) 模型表示（Model Representation） 我们的第一个学习算法是线性回归算法 在这段视频中你会看到这个算法的概况 更重要的是你将会了解 监督学习过程完整的流程 让我们通过一个例子来开始 这个例子是 ...
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2019-12-08 15:31:08
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