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数据科学与人工智能

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人工智能|LightGBM模型详解

大数据容器编程算法决策树机器学习

LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：

陆勤_数据人网

2022-12-22

1.5K0

决策树结果可视化

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

决策树是一种优秀的机器学习算法，具有很好模型可解释性，有着广泛地应用。如何对决策树模型的结果做可视化分析，以便于更多人理解决策树做决策的机理？

陆勤_数据人网

2019-12-04

1.1K0

人工智能、机器学习和认知计算入门指南

编程算法决策树监督学习无监督学习卷积神经网络

几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。

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2019-05-28

5930

3个机器学习算法

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

　　根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

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2019-05-28

3840

进行机器学习和数据科学常犯的错误

编程算法机器学习决策树神经网络深度学习

首先，您应该可视化连续特征的分布，以了解如果有许多异常值，分布将是什么，以及它是否有意义。

陆勤_数据人网

2019-03-08

1K0

【ML】支持向量机是什么？我为什么要使用它?

决策树机器学习

支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧的技术来转换数据，然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个最佳边界。简单地说，它做一些非常复杂的数据转换，然后根据定义的标签或输出来划分数据。

陆勤_数据人网

2018-12-27

1.8K0

【机器学习】决策树

一棵树在现实生活中有许多类比，并且结果表明它广泛地影响机器学习，包括分类和回归。在决策分析中，决策树可用于在视觉上和明确地表示决策和作出决策。顾名思义，它是使用树状的决策模型。虽然它是数据挖掘中常用的工具以用于推导达到特定目标的策略，但它也广泛用于机器学习，这将是本文的重要关注点。

陆勤_数据人网

2018-10-26

5220

【数据】数据科学面试问题集一

机器学习编程算法决策树

数据科学也被称为数据驱动型决策，是一个跨学科领域，涉及以各种形式从数据中提取知识的科学方法，过程和系统，并基于这些知识进行决策。数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。所以让我们开始吧。

陆勤_数据人网

2018-07-30

5580

【算法】十大必须掌握的机器学习算法，竟然都如此有趣

编程算法机器学习决策树

每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。

陆勤_数据人网

2018-07-30

2190

【算法】决策树与ID3算法

编程算法决策树

小编邀请您，先思考： 1 如何构建决策树？ 2 决策树适合解决什么问题？ 1. 什么是决策树/判定树（decision tree）？决策树(Decision Tree)算法是机器学习(Machine

陆勤_数据人网

2018-03-27

1.2K0

决策树算法那些事--CART|机器学习

一、树算法介绍当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点： 1）决策树的够造不需要任何领域知识，就是简单的IF...THEN...思想； 2）决策树能够很好的处理高维数据，并且能够筛选出重要的变量； 3）由决策树产生的结果是易于理解和掌握的； 4）决策树在运算过程中也是非常迅速的； 5）一般而言，决策树还具有比较理想的预测准确率。 CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时

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2018-02-28

1.3K0

【机器学习】分类算法评价

机器学习编程算法决策树

一、引言分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将

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2018-02-27

5550

【机器学习】机器学习分类算法总结

机器学习编程算法决策树神经网络

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它

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2018-02-26

1.1K0

Come On！决策树算法！

机器学习编程算法决策树

机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。机器学习概念机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度

陆勤_数据人网

2018-02-26

8640

【陆勤阅读】机器学习分类算法总结

机器学习编程算法决策树神经网络

目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它

陆勤_数据人网

2018-02-26

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