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计算机视觉理论及其实现

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node.js 决策树机器学习神经网络深度学习

决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它翘起来是什么声音？”，最后我们得出最终决策：这是个好瓜。

2019-11-29

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决策树机器学习深度学习人工智能

集成学习(ensemble learning)通过构建并集合多个学习器完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee based learning)等。先产生一组“个体学习器”(invidual learner)，再用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树、BP神经网络算法等，此时集成中只包含同种类型的个体学习器，例如“决策树集成”中全是决策树，“神经网络集成”中全是神经网络，这样的集成是“同质”的(homogeneous)。同质集成中的个体学习器亦称为“基学习器”(base learner)，相应的算法称为“基学习算法”(base learning algorithm)。集成也包含不同类型的个体学习器。例如同时包含决策树和神经网络，这样的集成是“异质”的(heterogeneous)。异质集成中的个体学习器由不同的学习算法生成，这时就不再有学习算法；相应的，个体学习器一般不称为学习器，常称为“组件学习器”(component learner)或直接称为个体学习器。

2019-11-07

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