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决策树5:剪枝与sklearn中的决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大,这样的决策树用来分类是否好?答案是否定的。
木东居士
2019-12-23
4.1K
0
决策树4:构建算法之ID3、C4.5
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
ID3算法是一种分类预测算法,算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益,每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准,递归地构建决策树。
木东居士
2019-12-23
765
0
决策树3: 特征选择之寻找最优划分
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树算法的三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是:
木东居士
2019-12-23
1.3K
0
决策树2: 特征选择中的相关概念
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
熵是热力学中的概念,表示混乱程度。熵越大,热力系统中粒子无规则的运动越剧烈;熵越小,粒子越趋近于静止的状态。
木东居士
2019-12-23
1.7K
0
决策树1:初识决策树
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树是一个非常有意思的模型,它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象,完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言,即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型(white box model)。
木东居士
2019-12-23
1.2K
0
数据人必读的一篇数据可视化文章【值得珍藏】
数据可视化
python
决策树
机器学习
数据可视化,对于很多人来说,并不是高不可攀和陌生的东西,无论是否是数据行业从业者,在日常的工作和汇报当中,都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。
木东居士
2019-11-09
953
0
特征工程系列:聚合特征构造以及转换特征构造
网络安全
https
机器学习
决策树
神经网络
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
木东居士
2019-10-12
2.6K
0
数据挖掘面试题之:梯度提升树
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
GBDT是机器学习面试中的常客,但是,要准确地说出它的原理却并不容易,除了掌握DT基本知识外,还要掌握加法模型、前向分步算法、梯度提升思想,本文是对这些知识点的一个简单总结,请各路大神指正。
木东居士
2019-08-06
466
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