这几天完成了树回归的相关学习，这一部分内容挺多，收获也挺多，刚刚终于完成了全部内容，非常开心。
树回归这一章涉及了CART，CART树称作(classify and regression tree) 分类与回归树，既可以用于分类，也可以用于回归。这正是前面决策树没有说到的内容，在这里补充一下。正好也总结一下我们学的3种决策树。
ID3：用信息增益来选择特性进行分类，只能处理分类问题。缺点是往往...
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2016-04-09 00:23:43
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、随机森林（RF） 1.RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起，不考虑计算代价，通常树越多越好。 RF中使用CART没有经过剪枝操作，一般会有比较... ...
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2016-04-05 12:09:44
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、决策树（Decision Tree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分类的时候，是让所有的弱分类器同时发挥... ...
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2016-04-04 20:56:34
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5.1cart示例56 5.1.1业务接口57 5.1.2会话bean类57 5.1.3@Remove方法61 5.1.4辅助类61 5.1.5运行cart示例615.2一个单例会话bean示例：counter62 5.2.1创建一个单例会话bean63 5.2.2counter示例的...
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2016-01-24 18:07:44
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HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier，OpenCV中所採用的是CART（决策树的一种）：通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完毕。这里我讨论利用回归的方法来分裂结点。分类的方法仅仅是在分裂结点的方法与之不同而已。cvCreateMTStumpC...
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2016-01-08 09:19:50
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if-then规则的集合，优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树常用的算法：ID3算法、C4.5算法、CART算法1、熵（entropy，又称信息熵）因此，熵只依赖于X的分布，与X的取值无关。熵越大，随机变量X的不确定性就越大。如果有0概率，令。单位为比特(bit)或纳特(Nat)2、条件熵——表...
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2015-12-29 12:41:50
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的优点是，在一个决策树的形式数据是easy理解。和kNN最大的缺点是数据的内在含义，不能给予。1：这个概念很简单文字说明 决策树的类型有非常多。有CART、ID3和C4.5等。当中CART是基于基尼不纯度(Gini)的。这里不做具体解释，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样...
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2015-12-14 16:18:08
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主表，从表【MySql】//http://my.oschina.net/cart/blog/277624空、RESTRICT、NO ACTION删除：从表记录不存在时，主表才可以删除。删除从表，主表不变更新：从表记录不存在时，主表才可以更新。更新从表，主表不变//http://my.oschina....
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2015-12-12 12:32:08
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需求：1：每个用户的 购物车（cart） 用合适的数据结构缓存在内存中。2：对每个数据对象的访问，合理设置并管理缓存（使用独立的模块读写数据库）。让程序结构变得可管理、可维护。3：对每种商品，设定一个库存。下订单就（假设不需要付款）完成需要减库存。4：将 商品详情 页面的 当前库存 采用 ajax ...
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2015-11-29 00:55:32
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NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所...
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2015-11-05 15:28:39
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