在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。决策树模型通过构造树来解决分类问题。首先利用训练数据集来构造一棵决策树，一旦树建立起来，它就可为未知样本产生一个分类。在分 类问题 ...
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2017-04-17 10:01:42
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无论是机器学习、模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理都涉及到算法。 1.树：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。 ...
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2017-04-01 16:54:44
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官网上的使用说明：http://www.fitnesse.org/FitNesse.UserGuide.WritingAcceptanceTests.Slim Fitnesse默认使用fit,如果要使用slim需要先声明 !define TEST_SYSTEM {slim} 1.Decision T ...
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2017-03-24 19:07:42
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http://stackoverflow.com/questions/25038294/how-do-i-run-the-spark-decision-tree-with-a-categorical-feature-set-using-scala一开始觉得这个不是问题，因为DT本身就是处理类别型数据... ...
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2017-03-05 12:46:34
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笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT） 笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT） 本笔记来源于CDA DSC，L2-R语言课程所学进行的总结。 一、介绍：梯度提升树（Gradient Boost Decision Tree） Boosting算法和树模型的结合。按次序建立多棵树，每棵树都是为了减少 ...
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2017-02-19 18:04:46
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%clear % http://www.peteryu.ca/tutorials/matlab/visualize_decision_boundaries % load RankData % NumTrain =200; %load RankData2 %(11,10), [15,15];[20,1... ...
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2017-02-18 14:19:32
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#小魔仙 ?#参考：美Brett Lantz的《机器学习与R语言》，周志华老师的《机器学习》 #仅供个人学习用 #比较长和啰嗦，提醒自己：最好使用电脑看，手机看长篇大论总是不太合适 ? 这两天学R与机器学习，真心赶脚R太简单化了，转到吴恩达老师的课时，又觉得脑子转不过来，基础没打好。关于决策树，首先 ...
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2017-02-09 21:59:52
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动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了最优化原理，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类 ...
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2017-02-03 19:56:41
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机器学习算法之决策树 什么是决策树 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；2）效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数 ...
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2017-02-03 12:20:56
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形式化 寒假任务： 《Learning Markov Decision for ModelChecking》 《Approximate Probablistic Model Checking for Programs》 《Towards a Theory for Cyber-Physical Sys ...
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2017-01-16 22:34:35
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