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简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

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。例如对于如下数据集

2019-02-13

7280

简单易学的机器学习算法——分类回归树CART

编程算法线性回归决策树机器学习

分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。

2019-02-13

7030

简单易学的机器学习算法——AdaBoost

编程算法机器学习决策树神经网络深度学习

集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。

2019-02-13

5840

机器学习的应用——关于正确应用机器学习

特征工程编程算法机器学习决策树

前阵子看到一篇文章，学习了一段时间的机器学习算法后，再回头看机器学习问题，发现要想利用机器学习去很好的求解一个问题，其实并不是一件容易办到的事情，尤其是能够对整个模型的解释方面，要想能够对模型很好的解释，那么难度就会更大。因为利用机器学习处理一个实际的问题就不仅仅是我们得学会怎么使用机器学习算法，更重要的是如何对整个问题建模。我刚开始是学习智能计算，当然一个优化问题怎么去建模，建模完成之后就是求解，相对还算比较简单。但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意。

2019-02-13

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简单易学的机器学习算法——梯度提升决策树GBDT

机器学习编程算法决策树

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越

2018-03-20

2K0

简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法

机器学习编程算法决策树

一、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。例如对于如下数据集（数据集）其中，第一列和第二列为属性（特征），最后一列为类别标签，1表示是

2018-03-15

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