首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

深度学习之tensorflow实战篇

专栏作者
604
文章
1403594
阅读量
84
订阅数
关于决策树ID3算法,熵,信息增益率的权威解释,稍后奉上python代码
决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里写图片描述
学到老
2019-02-14
8870
MODELER C5.0
摘要: 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 Modeler这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
学到老
2019-02-14
8220
SPSS Modeler 介绍决策树
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型,分析、解释并讨论模型结构,您将会了解各种决策树演算法及其不同之处,针对不同资料特征选择合适的决策树模型。
学到老
2019-02-14
1.8K0
随机森林,random forest
模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单(相对于C4.5这种单决策树来说),但是他们组合起来确是很强大。
学到老
2019-02-13
5460
GBDT分解形式理解,整理中2018-5-10
  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案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释,假如有个人30岁,我们首先用20岁去拟合,发现损失有10岁,这时我们用6岁去拟合剩下的损失,发现差距还有4岁,第三轮我们用3岁拟合剩下的差距,差距就只有一岁了。如果我们的迭代轮数还没有完,可以继续迭代下面,每一轮迭代,拟合的岁数误差都会减小。
学到老
2019-01-25
3090
随机森林(Random Forest)  参数解读
随机森林(Random Forest)基本原理参考:https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/54580994
学到老
2019-01-25
3.3K0
数学建模过程中的特征选择:scikit-learn--Feature selection(特征选择)
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction。
学到老
2019-01-25
2.3K0
关于决策树ID3算法,熵,信息增益率的权威解释,稍后奉上python代码
决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性(或者特征)出发,以属性作为基础,划分不同的类。 看了本书,叫知识发现,内容很好,果断扫描 这里写图片描述 上面有不懂的欢迎留言!
学到老
2018-03-19
8540
SPSS Modeler 介绍决策树
本文将通过 SPSS Modeler 介绍决策树 (Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型,分析、解释并讨论模型结构,您将会了解各种决策树演算法及其不同之处,针对不同资料特征选择合适的决策树模型。 引言 随着资讯科技的演进,如何通过方法有效的分析海量数据,并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法,本文将使用 IBM SPSS Modeler 进行实作,介绍决策树 (Decision t
学到老
2018-03-16
1.5K0
随机森林,random forest
模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单(相对于C4.5这种单决策树来说),但是他们组合起来确是很强大。 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级的会议,iccv 09年的里面有不少的文章都是与Boosting与随机森林相关的。模型组合+决策树相关的算法有两种比较基本的形式 - 随机森林与GBD
学到老
2018-03-16
5510
R完成--决策树分类 一个使用rpart完成决策树分类的例子如下:
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题,其中ID3使用信息增益进行特征选择,即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割,C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而CART(分类与回归)模型既可以用于分类、也可以用于回归,对于回归树(最小二乘回归树生成算法),需要寻找最优切分变量和最优切分点,对于分类
学到老
2018-03-16
1.9K0
没有更多了
社区活动
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
热点技术征文第五期
新风口Sora来袭,普通人该如何把握机会?
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·干货材料·成员作品·最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档