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- 随机森林原理 2017-08-06 18:56 80人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 机器学习（17） 转载自：http://www.zilhua.com/629.html &nb... 随机森林原理 2017-08-06 18:56 80人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 机器学习（17） 转载自：http://www.zilhua.com/629.html &nb...
- 参考：http://www.cnblogs.com/fcyworld/p/6243012.html Python 0/1背包、动态规划 0/1背包问题：在能承受一定重量的背包中，放入重量不同，价值不同的几件物品，怎样放能让背包中物品的价值最大？ 比如，有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5，也就是... 参考：http://www.cnblogs.com/fcyworld/p/6243012.html Python 0/1背包、动态规划 0/1背包问题：在能承受一定重量的背包中，放入重量不同，价值不同的几件物品，怎样放能让背包中物品的价值最大？ 比如，有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5，也就是...
- 原文：http://www.jianshu.com/p/6eecdeee5012 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如： 决策树 在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 如何构造决策树 决策树算法的... 原文：http://www.jianshu.com/p/6eecdeee5012 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如： 决策树 在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 如何构造决策树 决策树算法的...
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- 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归，适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如，一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归，但却是基于根据回归的分类，将因变量分为两类。 如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信... 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归，适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如，一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归，但却是基于根据回归的分类，将因变量分为两类。 如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信...
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- 决策树对于我们来说就像是一个具有终止块的流程图一样，终止块就向我们展示了分类的结果。 通过使得信息熵变化至最小的原理构建我们的决策树不同的层，并且我们可以使用treePlotter.py这个模块来实现决策树的树形图绘制，能够更加直观的向我们展示决策树的结构。 决策树的层数将会极大的和我们所具有的feature的数量有关，可能会存在终止块中无法准确决策出结果的情况（比如说f... 决策树对于我们来说就像是一个具有终止块的流程图一样，终止块就向我们展示了分类的结果。 通过使得信息熵变化至最小的原理构建我们的决策树不同的层，并且我们可以使用treePlotter.py这个模块来实现决策树的树形图绘制，能够更加直观的向我们展示决策树的结构。 决策树的层数将会极大的和我们所具有的feature的数量有关，可能会存在终止块中无法准确决策出结果的情况（比如说f...
- 集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 1. 集成学习概... 集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 1. 集成学习概...
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