Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
闲聊——集成学习理论(Adaboost,随机森林理论与个人实战中的体会)
本文通过简单的例子来引出算法本质 同时附上证明过程 目的是让感觉直接看证明推导很难的小伙伴们也能理解集成算法是怎样实现的 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务 可获得比单一学习器更好的泛化性能 目前的集成学习方法大致可分为两类 第
算法
决策树
机器学习
通俗理解决策树算法中的信息增益(最朴实的大白话,保准能看懂)
信息增益 文章目录 信息增益 概念 例子 结论 在决策树算法的学习过程中 信息增益是特征选择的一个重要指标 它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息 带来的信息越多 说明该 特征越重要 相应的信息增益也就越大 概念 信息熵是代表随机变量的
机器学习
信息增益
决策树
机器学习——决策树(Decision Trees)
决策树 决策树是机器学习中一种最为常见的算法 顾名思义 决策树是基于树结构来进行决策的 这恰是人类在面对决策问题时一种很自然的处理机制 决策树的生成算法可以说是信息论的一种应用 但它其实只用到了信息论中的一小部分思想 因此对信息论有个基础性
机器学习
决策树
人工智能
《机器学习实战》——决策树
本章介绍的决策树算法为ID3算法 Iterative Dichotomiser 3 迭代二叉树3代 主要流程为 根据信息增益找到划分数据的最佳特征 判断划分后每个数据子集是否为同一分类 若是 返回分类结果 若不是 再次划分数据子集 递归 同
机器学习
决策树
python
【机器学习-分类】决策树预测
我用一些机器学习的算法对数据进行一个分类 下面是一些需要用到的基础代码 以决策树为例 并不包括针对项目的模型处理和修改 留作记忆学习 对于数据划分训练集直接省略 def Tree score depth 3 criterion entrop
python代码实例
机器学习算法
决策树
机器学习
分类
【XGBoost】第 5 章:XGBoost 揭幕
大家好 我是Sonhhxg 柒 希望你看完之后 能对你有所帮助 不足请指正 共同学习交流 个人主页 Sonhhxg 柒的博客 CSDN博客 欢迎各位 点赞 收藏 留言 系列专栏 机器学习 ML 自然语言处理 NLP 深度学习 DL fore
XGBoost 和 scikitlearn 的实践
机器学习(ML)
机器学习
python
决策树
随机森林和梯度提升回归树(笔记)
最近在自学图灵教材 Python机器学习基础教程 在csdn以博客的形式做些笔记 决策树集成 集成 ensemble 是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法 在机器学习文献中有许多模型都属于这一类 但已证明有两种集成模型对大量分类和回
机器学习笔记
随机森林
机器学习
算法
决策树
机器学习实验二---决策树python
机器学习实验二 决策树python 一 了解一下决策树吧 决策树基本流程 信息增益 决策树的优缺点 二 数据处理 三 决策树的构建 计算给定数据集的香农熵 按照给定特征划分数据集 选择最好的数据划分方式 递归构建决策树 四 使用Matplo
python
决策树
5.1-集成学习
文章目录 集成框架 Framework of Ensemble 一 Ensemble Bagging 1 1 决策树 Decision Tree 1 2 随机森林 Random Forest 二 Ensemble Boosting 2 1
CH4李宏毅机器学习
集成学习
机器学习
决策树
机器学习基础(五)
决策树 决策树是一种预测模型 它代表着对象属属性与对象值之间的一种映射关系 树中的每个节点代表一个对象 分叉路径 或者叫树枝 则代表一个属性值 决策树常用方法 分类树分析 是一种监督学习 用于预计结果可能为离散类型 回归树分析 用于预计结果
学习之路
AI
机器学习
人工智能
决策树
机器学习实战—决策树算法
文章目录 一 简介 二 决策树训练和可视化 2 1 决策树分类算法使用 2 2 决策树可视化 2 3 决策树预测流程 2 4 决策树估计类概率 三 CART剪枝训练算法 3 1 简介 3 2 Cart分类成本函数 四 基尼不纯度或熵 4 1
机器学习
决策树
算法
机器学习决策树模型MATLAB
主函数 clc clear all 西瓜数据集 data 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰
机器学习
决策树
算法
Powered by 金山文档
基于决策树算法构建员工离职预测模型
1 1背景介绍 每一个公司都会面临着人才管理的问题 而许多企业在发展中辛苦培养发展起来的技术人才 却不断流失 那么 如何调整公司管理制度 才能最大化保证员工的留任与能力发展 从而促进公司业务持续增长呢 本课程介绍收集了某公司人才流失各方面的
算法
决策树
R语言
人工智能:分类算法——朴素贝叶斯、决策树的简单理解与代码实现,SVM、人工神经网络的简单理解
下文使用代码 链接 pan baidu com s 1sR2bt Iu89M3h 8XMPjEuQ 提取ey3q 分类算法朴素贝叶斯 决策树 SVM 人工神经网络 汽车分类实战 一 实验目的 二 实验的硬件 软件平台 三 实验算法原理 一
人工智能
决策树
神经网络
算法
Sklearn专题二 随机森林
专题二 随机森林 概述 1 集成算法 1 集成算法考虑多个评估器的结果 汇总获取更好的分类 回归表现 2 三种集成算法 装袋法bagging 模型独立 提升法boosting 模型相关 stacking 3 随机森林是一种bagging集成
随机森林
机器学习
决策树
GBDT和随机森林的区别
GBDT和随机森林的相同点 1 都是由多棵树组成 2 最终的结果都是由多棵树一起决定 GBDT和随机森林的不同点 1 组成随机森林的树可以是分类树 也可以是回归树 而GBDT只由回归树组成 2 组成随机森林的树可以并行生成 而GBDT只能是
机器学习
决策树
GBDT
数据挖掘
算法
决策树(Decision Tree)
文章目录 1 决策树简介 2 决策树原理 2 1 引例 2 2 生成算法 2 2 1 ID3 信息增益 2 2 2 C4 5 信息增益率 2 2 3 CART 基尼指数 2 3 三种算法的对比 2 4 剪枝处理 2 4 1 预剪枝 2 4
机器学习
决策树
算法
python
车辆贷款违约预测
1 案例介绍 国内某贷款机构的车贷业务面临借款人拖欠还款或拒不还款 导致该机构的不良贷款率居高不下的问题 该机构将部分贷款数据开放 诚邀大家帮助他们建立风险识别模型来预测可能违约的借款人 敏感信息已脱敏 给定某机构实际业务中的相关借款人信息
机器学习
算法
决策树
人工智能
数据结构
决策树概述+模块介绍+重要参数(criterion+random_state&splitter+减枝参数+目标权重参数)+回归树(参数+实例+拟合正弦曲线)+泰坦尼克号生存者预测实例
文章目录 什么是sklearn 一 决策树概述 一 概述 二 基础概念 三 决策树算法的核心是要解决两个问题 二 模块sklearn tree的使用 一 模块介绍 二 使用介绍 三 重要参数 一 criterion 二 random sta
决策树
sklearn
机器学习
GBDT 学习
花絮 最近加班疯掉了 比九九六还要多 不行啊 这个便宜一定要从老板身上占回来 另外不知道朋友们是怎么学习一个新算法的 不过我一般是直接百度很多关于这个算法的博客来看 你会发现有些地方可能相互补充 有的地方可能互相矛盾 这种情况可不少见 总之
算法
决策树
«
1
2
3
4
5
6
...9
»