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预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
小小詹同学
2019-11-12
391
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机器学习两大利器：Boosting 与 AdaBoost
决策树
机器学习
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最近， 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 的相关概念。
小小詹同学
2019-11-12
786
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使用 scikit-learn 玩转机器学习——决策树
决策树
机器学习
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰（下图大佬，没错，是图灵，因为我没找到昆兰大佬的照片）在学术休假时提出的。期间，他到斯坦福大学访问，选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则，以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死，昆兰在这个任务中得到灵感，之后又将该部分工作整理出来于1979年发表，并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世，比如ID4、ID5、C4.5、和 CART（Classification and Regression Tree） 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
小小詹同学
2018-12-29
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使用 scikit-learn 玩转机器学习——集成学习
决策树
机器学习
集成学习是结合多个单一估计器的预测结果对给定问题给出预测的一种算法，集成学习相对于单一的估计器来说会有更好的泛化能力和鲁棒性，教科书式的定义的确会让人头昏脑涨，以下我们就来拿小华做作业来举个栗子。
小小詹同学
2018-12-29
749
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机器学习，你不得不掌握的十大算法（中）
机器学习
编程算法
决策树
这是小詹关于机器学习的第③篇文章 导读：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。 今天要
小小詹同学
2018-04-13
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