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机器学习常用算法：随机森林分类

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。在深入了解随机森林模型的细节之前，重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping，这些对于理解随机森林模型至关重要。决策树用于回归和分类问题。它们在视觉上像树一样流动，因此得名，在分类情况下，它们从树的根开始，然后根据变量结果进行二元拆分，直到到达

2022-09-01

8120

集成学习（Ensemble Learning）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

比如，我们熟知的随机森林就是一种集成学习的方法，它结合了多个决策树的预测结果，而每一个决策树又是用随机的不同的数据训练而成。所以，从这种意义上来讲，随机森林的预测表现一般比单个决策树的表现要好。

2020-02-21

4450

统计学常用的数据分析方法大总结，推荐收藏

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。

2019-09-11

2.3K0

机器学习面试中最常考的树模型(附答案)

决策树机器学习深度学习人工智能神经网络

树模型可以说在机器学习的面试中，是面试官最喜欢问的一类问题，今天小编就带你一起回顾一下去年校招中我所经历的树模型相关的问题，这次带答案呦～～(答案是小编的理解，如果有遗漏的地方，欢迎大家在留言区指正，同时，如果有更多关于树模型的题目，也欢迎在留言区补充)

2019-06-19

1.5K0

梯度提升树，分手快乐～

编程算法决策树机器学习深度学习人工智能

GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT 算的上 TOP3 的算法。

2019-05-16

6480

全面总结机器学习项目和面试中几乎绕不开的决策树

机器学习决策树编程算法

决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。

2018-07-31

3680

神经网络精炼入门总结：出现缘由，多层感知机模型，前向传播，反向传播，避免局部最小

神经网络深度学习线性回归决策树

在本文中，我将初步介绍神经网络有关的概念和推导，本文是后续深度学习的入门，仅对神经网络做初步理解，后续文章中会继续进行学习。

2018-07-31

1.1K0

机器学习常见的聚类算法(上篇)

机器学习编程算法深度学习决策树

陈浩然，北大在读，个人网站：chrer.com，里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记，欢迎大家访问，感谢分享！

2018-07-31

1.1K0

深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（后篇）

深度学习卷积神经网络决策树

01 — 回顾昨天介绍了CNN的卷积操作，能减少权重参数的个数，卷积操作涉及到三个超参数：深度（Depth）步长（Stride）零填充（Zero-padding）还有一种运算，叫做求内积，关于这部分的总结，请参考：深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇）下面，阐述CNN剩下的两种操作，ReLU，Pooling。 02 — ReLU操作 CNN用的激活函数不是Sigmoid函数，大家都知道Sigmoid函数最大的问题是随着深度学习会出现梯度消失，这样会导致最后的收敛速度变得很慢，经过实践

2018-04-02

1.5K0

决策树回归：不掉包源码实现

决策树编程算法

《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾近几天推送了以决策树为基础模型的，性能优秀，应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的，比 XGBoost 发明还早的 GBDT（梯度提升决策树），它们的共同点都是以决策树为基础模型，要想深刻的理解这两种重要的集成算法，如果能更好地理解决策树算法的实现，会有助于理解它们。下面，我们用源码实现决策树的回归算法，提到决策树一般

2018-04-02

9830

机器学习：谈谈决策树

机器学习决策树

前面谈了逻辑回归的基本原理及梯度下降推导过程，编码实现了逻辑回归的梯度下降算法，这是分类算法。今天，我们继续开启分类算法之旅，它是一种高效简介的分类算法，后面有一个集成算法正是基于它之上，它是一个可视

2018-04-02

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机器学习：对决策树剪枝

机器学习决策树

昨天推送中介绍了决策树的基本思想，包括从众多特征中找出最佳的分裂点，刚开始大家都是用选择这个特征后带来的信息增益为基本方法，后来发现它存在一个严重的bug，因此提出来了信息增益率（即还要除以分裂出来的那些节点对应的自身熵的和），再后来，又提出来一个与熵概念类似的基尼系数，根据这些理论和训练数据可以构建出一颗大树了。但是这颗大树的泛化能力一般，需要进行剪枝操作才能提升泛化能力，那么常用的剪枝策略都有哪些呢。 01 这真的好吗？一个在训练数据集上可以取得100%的准确率的分类器，一定很好吗？未必好，因

2018-04-02

9570

机器学习决策树：提炼出分类器算法

机器学习决策树编程算法

前面三天推送了决策树的基本原理和选择最佳分裂特征的几种公式，用到决策树一般都会出现过拟合问题，因此需要对决策树进行剪枝，阐述了常用的几种剪枝的方法（这些方法都出现在了sklearn的决策树构造函数的参

2018-04-02

7630

机器学习决策树：sklearn分类和回归

机器学习决策树编程算法

1 逻辑回归和决策树分类比较昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。上周推送的机

2018-04-02

1.6K0

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