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新知识 用Python从零开始构造决策树
python
决策树
起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 📷 对应的python代码: 📷 条件熵的计算 根据计算方法： 📷 对应的python代码: 📷 其中参数future_list是某一特征向量组成的列表，result_list是label列表。 信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 📷 .. 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 📷 树的节点会有两种状态，叶子节点中results属性将
企鹅号小编
2018-03-01
674
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从零开始学习Gradient Boosting算法
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决策树
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机器学习
监督学习
-欢迎 加入AI技术专家社群>> 一、主要目的 虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合，但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升（GBM）算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例：Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM（GBM的变体）和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习，但梯度提升模型也发挥了作用。 尽管GBM被广泛使用，许多从业人员仍然将其视为复杂的黑盒算法
企鹅号小编
2018-01-30
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