1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 ...
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2021-06-23 16:38:22
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计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，拟合模型和计算连续 5 次的分数（每次不同分割）来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
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2021-06-20 17:35:34
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有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换，从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换，分位数变换平滑了异常分布，并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换，其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
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2021-06-19 19:31:43
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简介： 最佳实践，以DLA为例子。DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台，比传统Hadoop至少节约50%的成本。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源（OSS、HDFS、DB、DW）的统一视图，引入多租户、元数据发现，追求边际成本为0，免费提供使用。DLA Lakehou ...
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2021-06-18 20:06:29
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1 Hoeffding不等式 Hoeffding不等式是非常有用的一个不等式，在机器学习、统计学等领域，都发挥着巨大的作用。 它的思想与Markov不等式有些类似，我们先给出它的形式： Hoeffding不等式：$Y_1,\ldots,Y_n$为独立观测，\(E(Y_i)=0\)，\(a_i\leq ...
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2021-06-15 17:41:59
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56层只要把前20层参数河这个20层的参数一样，后面36层就什么都不做，只复制前一层的输出就好；所以56层一定可以做大20层的network做的事情；56层比20层的弹性更大，多以没有道理做的没有20层的好。所以此处不是overfitting，也不是model bias,因为56层network弹性 ...
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2021-06-13 10:19:25
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师兄的博客，毕业了他没维护了，我转过来。原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/90550608" @ "TOC" 基础知识至线性回归 从头学习周志华版的机器学习，同时准备使用Python实现一些相关的方法，以 ...
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2021-06-11 17:37:36
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师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/90734048" @ "TOC" 线性模型及多分类 承接上一篇，线性模型的部分内容已经讲过了，这篇主要讲剩下的内容，对应周志华《机器学习》第三章的大部分。 一些 ...
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2021-06-11 17:34:08
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师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/92405509" @ "TOC" 对应西瓜书第4章内容。 一些问题 1、决策树学习算法包括哪几个部分？常用的算法有哪些？ : 决策树算法过程主要包括： ①划分选择； ②树的生成; ③剪 ...
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2021-06-11 17:33:53
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