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机器学习之集成学习算法
一 集成学习算法简介 1 1 什么是集成学习 集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题 它的工作原理是生成多个分类器 模型 各自独立地学习和作出预测 这些预测最后结合成组合预测 因此优于任何一个单分类的做出预测 1 2 复习 机器学习的两
2023Python基础到应用进阶
决策树
人工智能
数据挖掘十大算法(一):决策树算法 python和sklearn实现
学完到第三章 决策树 python代码实现的仅是ID3算法 sklearn为优化过的C4 5 这里做一个详细的总结包括 原理 代码 可视化 scikit learn实现 皆为亲自实践后的感悟 以下进入正文 早前简单了解了决策树的原理 然后为
机器学习实战
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机器学习算法 决策树
文章目录 一 决策树的原理 二 决策树的构建 2 1 ID3算法构建决策树 2 2 C4 5 算法树的构建 2 3 CART 树的创建 三 决策树的优缺点 一 决策树的原理 决策树 Decision Tree 是一种非参数的有监督学习方法
机器学习
决策树
算法
XGB原理总结记录
1 CART树 Classification And Regression Tree CART 是决策树的一种 并且是非常重要的决策树 属于Top Ten Machine Learning Algorithm 顾名思义 CART算法既可以用
机器学习原理
决策树
机器学习
算法
决策树建模实践-构建树、显示、剪枝、处理缺失值和预测
决策树建模 构建决策树 显示决策树 决策树剪枝 处理缺失值 训练数据和预测数据中的 决策树预测 案例 利用决策树进行分类问题 采用CART决策树 假设已经有一份清洗好的数据 前四列表示属性及其值 最后一列为分类 数据示例 slashdot
python
算法模型分析方法
机器学习
决策树
决策树剪枝
决策树实现鸢尾花分类
介绍 在这篇博客中 我们使用以下几个库来实现决策树算法 scikit learn机器学习库 scikit learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目 从那时起这个项
机器学习
决策树
鸢尾花
分类算法
sklearn中RandomForest详解
文章目录 随机森林基本原理 RandomForestClassifier 参数说明 实例 RandomForestClassifier 随机森林基本原理 随机森林是一种bagging算法 bagging是一种随机采样 bootsrap 算法
sklearn
决策树
随机森林模型
机器学习之决策树(实战)
决策树 什么是决策树 信息增益 熵 基尼指数 熵 基尼指数 CART 算法模型实战 分类树 树的可视化 回归树 总结 什么是决策树 决策树是一种树形结构 其中每个内部节点表示一个属性上的判断 每个分支代表一个判断结果的输出 最后每个叶节点代
机器学习
决策树
数据挖掘之C4.5决策树算法
1 决策树算法实现的三个过程 特征选择 选择哪些特征作为分类的标准是决策树算法的关键 因此需要一种衡量标准来进行特征的确定 不同的决策树衡量标准不同 例如C4 5决策树就是以信息增益率来作为衡量标准 决策树的生成 根据所选择的衡量标准不断递
数据挖掘
决策树
算法
机器学习(二)--- 分类算法详解
感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了 机器学习 数据挖掘的能力其实是有边界的 机器学习 数据挖掘永远是给大公司的业务锦上添花的东西 它可以帮助公司赚更多的钱 可是相比JAVA和C 语言开发来说 机器学习 数据挖掘确实是新一些老人占的坑少一
数据挖掘
分类
决策树
机器学习笔记十二:分类与回归树CART
更新时间 2017 11 18 简化语言 更加通俗 实现 实现部分采用的数据集是机器学习实战中的数据集 代码则是按照自己的理解重新改写了一遍 读取数据模块 data py import numpy as np def loadData fi
机器学习理论
机器学习
CART
决策树
决策树分箱-特征工程之数据离散化处理-基于python实现
一 简介 离散化是通过创建一组跨越变量值范围的连续区间将连续变量转换为离散变量的过程 1 1 离散化有助于处理异常值和高度偏斜的变量 离散化通过将这些值 与分布的剩余内点值一起放入较低或较高的区间来帮助处理异常值 因此 这些异常值观察不再与
python风控模型
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决策树分箱
机器学习实战2(决策树篇)
目录 1 决策树 2 决策树的构造 3 决策树的可视化 4 测试和存储决策树 1 决策树 你是否玩过二十个问题的游戏 游戏的规则很简单 参与游戏的一方在脑海里想某个事物 其他参与者向他提问题 只允许提20个问题 问题的答案也只能用对或错回答
机器学习实战
机器学习
决策树
人工智能
算法
【机器学习】:梯度提升决策树(GBDT)
综述 GBDT Gradient Boosting Decision Tree 又叫 MART Multiple Additive Regression Tree 是一种迭代的决策树算法 该算法由多棵决策树组成 所有树的结论累加起来做最终答
算法
决策树
python
神经网络
机器学习
决策树(decision tree)(一)——构造决策树方法
决策树 decision tree 一 构造决策树方法 说明 这篇博客是看周志华老师的 机器学习 西瓜书 的笔记总结 虽然自己写了很多总结性文字包括一些算法细节 但博客中仍有部分文字摘自周老师的 机器学习 书 仅供学习交流使用 转载博客务必
机器学习amp深度学习
决策树
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决策树构造
信息增益
【XGBoost】第 3 章:随机森林装袋
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
决策树
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4.决策树
决策树 一 决策树概述 训练阶段 根据训练数据构造决策树模型 在测试阶段 对数据进行分类 决策树重要的三个阶段 1 特征的选择 2 决策树的生成 3 决策树剪枝 决策树内部节点表示特征或者属性 叶节点表示类别 特征的选择 根据信息增益 ID
传统的机器学习算法
决策树
机器学习
信息熵与信息增益
信息熵 information entropy 是度量样本集合纯度 不确定度最常用的指标之一 但要注意 信息熵越小 表示不确定度越低 确定度越高 纯度越高 E n t D
夯实机器学习
信息熵
信息增益
决策树
机器学习
sklearn入门&决策树在sklearn中的实现
sklearn入门 scikit learn官网 http scikit learn org stable index html 中文翻译网址 https sklearn apachecn org docs master 2 html 算法
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决策树
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决策树和 K 近邻分类
决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类 介绍 知识点 机器学习介绍 示例 决策树 如何构建决策树 熵 玩具示例 决策树构建算法 分类问题中其他的分割质量标准 示例 树的关键参数
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