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西瓜书作业4.4(基于基尼指数划分决策树,未剪枝/预剪枝/后剪枝)
文章目录 题目 未减枝 思想 画图 预剪枝 思想 画图 后剪枝 思想 画图 比较总结 参考 全部代码 画图代码 题目 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法 为表4 2中数据生成预剪枝 后剪枝决策树 并与未剪枝决策树进行比较 牢骚
机器学习
西瓜书
决策树
剪枝
西瓜书之误差逆传播公式推导、源码解读及各种易混淆概念
关键词 反向传播 BP caffe源码 im2col 卷积 反卷积 上池化 上采样 公式推导 以前看到一长串的推导公式就想直接跳过 今天上午莫名有耐心 把书上的公式每一步推导自己算一遍 感觉豁然开朗 遂为此记 sigmoid函数求导比rel
Machine Learning
反向传播
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从组合中估计概率
一些分类算法缺乏输出结果为概率的能力 比如rf 这个时候使用calibratedclassifiercv 它使用2种方法将分类结果转化为概率 第一种 platte的归类方法 第二种 isotonic回归 import pandas as p
西瓜书
周志华《机器学习》笔记(第4章) 决策树
第四章 决策树 1 总述 决策树基于树结构进行决策 叶结点对应于决策结果 其他每个结点对应于一个属性测试 每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中 最终目的是产生一个泛化能力强 能够处理未知样本的决策树 基本流程遵循简单而直
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决策树
算法