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读博，我想好了！
决策树
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：AI蜗牛车 今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得，希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助，以下为原文。 一. 决策树容易过拟合？ 张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树，然而，单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yes or no的回答，而无法为预测的结果输出概率值，也就是说，它只能回答“你适合读博吗？”，而不能回答“你有多大程度适合读博？”。这一点其实很重要，因为这个世界并不是非黑即白的。那么如何才能回答“你
zenRRan
2022-06-08
345
0
【前沿】Purdue&UCLA提出梯度Boosting网络，效果远好于XGBoost模型！
编程算法
神经网络
决策树
机器学习
Gradient Boosting Neural Networks: GrowNet
zenRRan
2021-04-08
789
0
【原创手写笔记】面试准备，关于决策树算法你需要知道的那些
决策树
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
决策树(Decision Tree）是一种非常经典的机器学习算法，常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART树等。
zenRRan
2020-02-26
575
0
【基础】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。
zenRRan
2020-02-18
571
0
2019年字节跳动招聘算法岗，他们最看重哪些新技术能力？
编程算法
NLP 服务
机器学习
深度学习
决策树
【导读】合格的算法工程师真正应该具备什么技能？在面试时，面试官又会如何验证你具备这些新技能？毕业仅一年，相继拿下头条、阿里、腾讯等offer的本文作者，为你绘制了一幅面试技能雷达图。
zenRRan
2019-12-06
1.1K
1
言简意赅了解十大常见AI算法
编程算法
线性回归
NLP 服务
决策树
机器学习
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
zenRRan
2019-11-20
933
0
轻松看懂机器学习十大常用算法
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
zenRRan
2019-11-20
251
0
异常点检测算法小结
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。
zenRRan
2019-11-19
833
0
面试必备 | 机器学习这十大算法你确定会了吗？
编程算法
决策树
线性回归
机器学习
神经网络
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
zenRRan
2019-11-19
853
0
在茫茫决策树入门帖里，我强推这篇（附可视化图）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树是我最喜欢的模型之一，它们非常简单但是很强大。事实上，Kaggle中大多数表现优秀的项目都是XGBoost和一些非常绝妙的特征工程的结合，XGBoost是决策树的一种变体。决策树背后的概念非常简洁明了，下面就用具体案例解释一下。
zenRRan
2019-11-19
738
0
【干货】22道机器学习常见面试题目
编程算法
决策树
数据挖掘
监督学习
有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。
zenRRan
2019-11-12
671
0
【收藏】机器学习与深度学习核心知识点总结
编程算法
c 语言
卷积神经网络
决策树
神经网络
梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：
zenRRan
2019-10-24
450
0
【一分钟知识】决策树-ID3，C4.5，CART
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶子节点，其中每个内部节点表示一个特征或属性，叶子节点表示类别。决策树常用于分类问题于回归问题，完全生长的决策树模型具有简单直观、解释性强的特点。
zenRRan
2019-08-15
1.1K
0
【机器学习】如何处理数据不均衡问题
机器学习
编程算法
神经网络
决策树
那么如果你随便在大街上找一个人，预测他是喜欢吃梨还是苹果？肯定的，傻子都知道猜他喜欢吃梨呀。因为这样基本不用学习什么知识，就能将准确率控制在90%左右。
zenRRan
2018-07-25
352
0
【机器学习】决策树的理论与实践
机器学习
决策树
二叉树
github
zenRRan二十出头了，到了婚配的年龄啦。又因为家是名门望族，所以一堆人抢着想来应聘配偶的职位。但是zenRRan比较挑剔，必须达到他的要求才能有机会成为他的另一半，要求为：
zenRRan
2018-07-25
248
0
实例讲解决策树分类器
决策树
https
数据分析
编程算法
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：
zenRRan
2018-07-25
488
0
实例讲解朴素贝叶斯分类器
https
编程算法
决策树
朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。接下来我们就详细介绍该算法的知识点及实际应用。
zenRRan
2018-07-25
419
0
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