这是我们已经学到的（除Decision Tree外） 下面是一个典型的decision tree算法，有四个地方需要我们选择： 接着介绍了一个CART算法：通过decision stump分成两类，衡量子树的标准是，将数据分成两类后，这两类数据的纯度...
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2015-07-31 21:49:12
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在讲完最小二乘（linear regression）和K近邻后，进入本节。引入符号：$X\in R^p$ X为维度为p的输入向量$Y\in R$ Y为输出，实数$P(X,Y)$ 为两者的联合概率分布$f(X)$ 为预测函数，给定X，输出Ya.使用squared error loss(L2)作为损失函...
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2015-07-28 12:17:08
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【一、逻辑回归模型】逻辑回归不同于线性回归，它实际上一种分类方法，用于二分类问题（y=0或者1）。逻辑回归模型如下：
即当>=0.5时，预测输出值y=1；否则预测输出值y=0；且有：
【二、决策边界】所谓Decision Boundary就是能够将所有数据点进行很好地分类的h(x)边界。
【例1】
由图可知：
对应的线性回归模型为：
决策边界为粉色直线：
【例2】...
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2015-07-24 18:28:22
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What are the advantages of logistic regression over decision trees?FAQThe answer to "Should I ever use learning algorithm (a) over learning algorithm ...
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2015-07-20 21:13:37
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这里先再次提出我们利用aggregation获取更好性能的Hypothesis G所涉及的方法：blending，就是在得到g_set之后进行融合；learning呢？就是在线online的获取g并融合。下面就是关于整个aggregation所涉及到的方法总结：
pic1
其中Bagging、AdaBoost我们都已经探讨，它们分别是基于uniform(voting / average)和no...
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2015-07-11 18:40:28
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DialogsA dialog is a small window that prompts the user to make a decision or enter additional information. A dialog does not fill the screen and is n...
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2015-07-05 19:51:36
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转载概念原文：Decision table, 又译为称判定表，决策表是一个用表格形式来整理逻辑关系的工具，由横向的条件（因）和动作（果）和纵向的规则（测试用例）组合而成。优点决策表的优点：能够将复杂的问题按照各种可能的情况全部列举出来，简明并避免遗漏。因此，利用决策表能够设计出完整的测试用例集合。在...
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2015-07-01 18:06:59
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1. 什么是决策树（Decision Tree）
决策树是一种类似流程图的树形结构，每个内部节点表示一个测试（查询），该节点的每个分支表示该测试的一个结果，每个叶节点表示一个类别。决策树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，可以高效的对未知数据进行分类。
2. 例子
ID
拥有房产
（是/否）
婚姻情...
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2015-06-29 22:16:55
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eclipse使用debug调试程序时默认设置每次程序走到断点位置时提示是否进入调试页面（如图）而个人习惯有些系统直接进入调试页面、也有些人系统不进入调试页面调试在这里勾选Remember my decision(记住我的决定),则今后在同一个工作空间则一直会是默认状态如果突然有一天想改动则在win...
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2015-06-23 17:08:28
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Decision Boundaries for Deep Learning and other Machine Learning classifiersH2O, one of the leading deep learning framework in python, is now availabl...
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2015-06-18 23:31:15
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