机器学习与统计学

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决策树

统计学家

来!一起捋一捋机器学习分类算法

可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么:

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统计学家

一文看完《统计学习方法》所有知识点

红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.

641
统计学家

Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

最近总结树模型,尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总,文中部分内容借鉴了知乎答案,已于参考链接中标识。

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统计学家

百度机器学习实习三面试题及经验

作者:Ariana0402 来源:牛客网 链接:nowcoder.com/discuss/17

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统计学家

各种分类算法的优缺点

二、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。

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统计学家

如何口述机器学习模型原理

作者:Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时,不免要阐述下模型的原理,但一般口头交流都比较难...

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统计学家

备战机器学习面试001|为什么需要对数值类型的特征做归一化?

对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。

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统计学家

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。

892
统计学家

【R语言进行数据挖掘】决策树和随机森林

这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树。属性Sepal.Length(萼片长度)、Sepal.Width(萼片宽度)、...

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统计学家

【算法系列】决策树

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统计学家

[机器学习篇]机器学习知识总结篇

4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm Python基础:列表/元组/字典/...

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统计学家

决策树(Decision Tree)CART算法

Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别...

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统计学家

决策树(Decision Tree)C4.5算法

C4.5,是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法,也是上节所介绍的ID3的改...

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统计学家

决策树(Decision Tree)ID3算法

决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点...

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统计学家

ID3、C4.5、CART三种决策树的区别

一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点;叶结点对应于决策结果,其他每个结点则对应一个属性测试;每个结点包含的样本结合根据属性测试的结果被划分到子...

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