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sklearn 与分类算法

编程算法决策树机器学习神经网络

逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归，最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口：

2019-11-18

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机器学习工程师应当掌握的四大算法，你学会了吗？

机器学习编程算法人工智能线性回归决策树

作者 | Allerin 编译 | 聂震坤机器学习在过去几年取得了惊人的进步。机器学习算法旨在将人工智能与真实的人类智能无缝融合，提供最高水准的准确性和理解。近年来，机器学习系统已经发展到模仿人类

2018-07-20

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通俗理解信息熵

NLP 服务机器学习决策树编程算法

本文转载自：自然语言处理与机器学习供稿人：忆臻决策树算法中，在特征的选择过程，我们会使用到信息增益的概念。那么其最本质的信息熵的原理是怎样的？最大熵模型中，我们要让熵最大化，这个熵的原理又是什么

2018-06-06

1.1K0

逻辑回归、决策树和支持向量机（I）

分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论范围之内）。我多次看到有人提问，对于他的问题应该选择哪一种方法。经典的也是最正确的回答是“看情况而定！”，这样的回答却不能让提问者满意。确实让人很费神。因此，

2018-06-06

1.1K3

逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）

本文是该系列的第二篇，第一篇参见：逻辑回归 Vs 决策树 Vs 支持向量机: Part I. 在这篇文章，我们将讨论如何在逻辑回归、决策树和SVM之间做出最佳选择。其实第一篇文章已经给出了很好的回答，不过在这里再补充一些。下面将继续深入讨论这个主题。事实上，这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性，我们将其分析透彻的主要目的在于：当你面临商业问题时，这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感。首先，我们来分析下逻辑回归（Logistic Regression）,它是解决工业规模问题最流行的

2018-06-06

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拓扑数据分析与机器学习的相互促进

数据分析机器学习编程算法决策树

对拓扑数据分析（TDA）不熟悉的人，经常会问及一些类似的问题：“机器学习和TDA两者之间的区别？”，这种问题的确难以回答，部分原因在于你眼中的机器学习（ML）是什么。下面是维基百科关于机器学习的说明：机器学习研究算法学习和构造，能从数据中进行学习并做出预测。这种算法通过从输入实例中建立模型，目的是根据数据做出预测或决策，而不是严格地遵循静态程序指令。大多数人可能会认为TDA是机器学习的一种形式，但我觉得，在这些领域工作的人可能都不会赞成这一说法。机器学习的具体实例比任何一个TDA的例子更像机器学习。

2018-06-05

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决策树算法介绍及应用

决策树编程算法机器学习

机器学习概念机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有

2018-06-05

2.2K0

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘编程算法机器学习决策树

数据挖掘十大经典算法一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的

2018-06-05

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