Finite Markov Decision Process 马尔可夫决策过程(MDP)是对连续决策进行建模，当前的动作不仅对当前产生影响，而且还会对将来的的情况产生影响，如果从奖励的角度，即MDP不仅影响即时的奖励，而且还会影响将来的长期奖励，因此，MDP需要对即时奖励与长期奖励的获得进行权衡。 ...
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2018-08-13 00:44:02
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强化学习大致上可分为两类，一类是Markov Decision Learning，另一类是与之相对的Model Free Learning 分为这两类是站在问题描述的角度上考虑的。同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述，即Dynamic Programming(DP)和Stochasti ...
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2018-07-27 12:09:09
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机器学习的评估 PR曲线用于positive类数据占比比较小，或者你更加在意false postion（相比于false negative）；其他情况采用ROC曲线；比如Demo中手写体5的判断，因为只有少量5，所以从ROC上面来看分类效果不错，但是从PR曲线可以看到分类器效果不佳。 y_score... ...
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2018-07-17 23:24:07
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逻辑回归（Logistic Regression） 一、行业算法应用率 具统计，2017年，除了军事和安全领域，逻辑回归算法是在其它所有行业使用最多了一种机器学习算法； Logistic Regression（逻辑回归） Decision Trees（决策树） Random Forests（随机森林 ...
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2018-07-15 12:04:52
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tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。 监督学习 1）决策树（Decision Tree） 决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都 ...
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2018-07-09 17:58:12
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决策树的思想在生活中很常见，其实就是根据条件去做决定，选择最符合我们自己东西，例如买房子，我们要考虑的有城市/地段/是否有地铁／开发商／户型等等这些因数，这些因数在我们决策树中就叫做特征，我们就是根据这些特征来选到心仪的房子，所有对我们来说，选到心仪的房子就是多种条件的判断后的结果，也就是我们逻辑上 ...
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2018-07-09 01:09:53
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前言 生活中有很多利用决策树的例子。西瓜书上给的例子是西瓜问题（讲到这突然想到书中不少西瓜的例子，难道这就是它西瓜封面的由来？）\。大致意思是，已经有一堆已知好瓜坏瓜的西瓜，每次挑取西瓜的一条属性，将西瓜进行分类。然后在分类的西瓜中，继续挑取下一条属性进行更加细致的划分，直到所有的属性被用完。 这个 ...
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2018-07-07 17:53:50
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决策树 Decision Tree 一.基础知识 树的基本类型: 结点(内部节点,叶结点)+有向边 决策树也叫判断树,树的结构是满足 if then 条件规则的. 树的特点:可读性性高,分类速度快 二.思想脉络 决策树=从训练数据集中归纳出一组分类规则(模型)+以损失函数为目标函数的最小化(策略)+ ...
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2018-06-24 16:09:35
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In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc. One solution i ...
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2018-06-10 23:08:01
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hmy-blog/p/6555939.html 激活函数（Activation Function） 为了让神经网络能够学习复杂的决策边界（decision boundary），我们在其一些层应用一个非线性激活函数。最常用的函数包括 sigmo ...
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2018-06-05 15:30:10
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