七月算法--12月机器学习在线班-第十一次课笔记—随机森林和提升 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 随机森林：多棵树，对当前节点做划分是最重要的 1，决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造... ...
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2016-05-13 20:35:49
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昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：
numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。
maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具...
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2016-05-13 14:58:40
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七月算法--12月机器学习在线班-第十一次课笔记—随机森林和提升 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 随机森林：多棵树，对当前节点做划分是最重要的 1，决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造... ...
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2016-05-13 14:35:37
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Amazon Employee Access 数据分析报告报告摘要
目标：本分析旨在利用Amazon的员工编号相关信息，来分析和预测当员工申请访问某个编号的资源时，是否被允许访问。
方法： 在原有部分变量的基础上，利用特征工程的方法，新增了单变量、双变量、三变量、四变量出现的频率和变量出现的条件概率等变量，利用随机森林模型，对目标变量进行预测。
结论：
一、对于训练集数据分析发现，各变量之间存在着...
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2016-05-13 03:22:59
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言 因为最近做的事情需要用到随... ...
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2016-05-04 16:54:35
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本文的数据集和上一篇一样，是美国个人收入信息。在上一篇末尾提到了随机森林算法，这一篇就介绍随机森林。Ensemble Models
随机森林是一种集成模型（Ensemble Models），集成模型结合了多个模型然后创建了一个精度更高的模型下面我们创建两个决策树，他们的参数不相同，然后计算他们的预测精度：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi...
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2016-04-29 15:41:22
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随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...
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2016-04-29 15:05:13
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编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。
《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learnin...
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2016-04-27 11:01:08
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决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg ...
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编程语言 时间：
2016-04-23 19:58:10
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简单地看了一些入门的资料。 随机森林似乎和CART有些联系。 随机森林的算法步骤： 1. 利用自助法（Bootstrap）从原始训练集中生成k个自助样本集，每个自助样本集是每棵分类树的全部训练数据。自助法（Bootstrap）：从原始的样本容量为N的训练集合中随机抽取N个样本生成新的训练集，抽样的方 ...
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2016-04-20 00:41:21
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