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张俊红

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图解10大机器学习算法

编程算法决策树机器学习神经网络

今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学

2022-03-25

4920

Sklearn参数详解--决策树

决策树编程算法

总第106篇前言先来简短的回顾一下决策树原理：决策树学习的算法通常是一个递归地（根据某一准则，信息增益或基尼系数）选择最优切分点/特征，并根据该特征对训练数据集进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类过程，这一过程对应着对特征空间的划分，也对应着决策树的构建，继续在子数据集上循环这个切割的过程，直到所有的训练数据子集被基本正确分类，或者没有合适的特征为止。你也可以看这里：决策树详解决策树-CART算法参数详解 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

2018-06-11

4.7K0

决策树-CART算法

决策树编程算法

总第80篇 01|前言：本篇接着上一篇决策树详解，CART是英文“classification and regression tree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的ID3、C4.5一致，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART算法由决策树的生成以及决策树剪枝两部分组成。 02|CART的生成：决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。对回归树用平方差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。

2018-04-11

1.2K0

决策树详解

总第79篇 01|背景：我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以

2018-04-11

1.2K0

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