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【干货!】统计学最常用的「数据分析方法」清单(下)
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体。
1480
2020-06-01
631
0
数据产品经理的硬核能力:用户画像带动用户增长
大数据
数据分析
决策树
机器学习
神经网络
如何通过数据清晰现有用户的画像,找到各个行业用户的核心关注点,来进行精细化的运营以提升用户的复购?如何将数据清晰梳理,整理出可以实际指导业务的指标呢?
1480
2020-05-06
943
0
决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
决策树
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:
1480
2019-10-15
911
0
推荐收藏 | 统计学常用的数据分析方法大总结!
编程算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
1480
2019-10-10
834
0
机器学习系列 | 十种机器学习算法的要点(含代码)
python
https
网络安全
决策树
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章,感觉自己写的东西有点烂,于是打算重新来过,无奈时间精力有限,因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文,原文链接如下:
1480
2019-08-05
765
0
随机森林:这或许是集成学习中最经典的一个 Bagging 算法了
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在 集成学习概述 中已经知道了常用的集成算法有两种:Bagging 和 Boosting。而在 Bagging 中,随机森林(Random Forest,RF)又是其中典型的代表了。没错,这篇文章我们就是来介绍随机森林的。
1480
2019-07-22
1.3K
0
应该掌握的30个数据挖掘重要知识点!
决策树
4. 一般地说,KDD是一个多步骤的处理过程,一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理,数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
1480
2019-07-15
421
0
决策树学习笔记(三):CART算法,决策树总结
决策树
推荐导读:本篇为树模型系列第三篇,旨在从最简单的决策树开始学习,循序渐进,最后理解并掌握复杂模型GBDT,Xgboost,为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
1480
2019-07-15
655
0
决策树学习笔记(二):剪枝,ID3,C4.5
决策树
推荐导读:本篇为树模型系列第二篇,旨在从最简单的决策树开始学习,循序渐进,最后理解并掌握复杂模型GBDT,Xgboost,为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
1480
2019-07-15
702
0
决策树学习笔记(一):特征选择
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习
相信很多朋友已经对决策树很熟悉了,决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法,它是一些集成学习如GBDT,XGboost等复杂模型的基础。这些高级模型比如XGboost可以非常好地拟合数据,在数据挖掘比赛以及工业界中都有着非常出色的表现,受到了无数爱好者的追捧。
1480
2019-07-14
1.4K
0
从零开始学Python【34】--CART决策树(理论部分)
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型(实战部分) 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型(理论部分) 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类(实战部分) 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类(理论部分)
1480
2019-05-21
433
0
从零开始学Python【35】--CART决策树(实战部分)
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在《从零开始学Python【34】--CART决策树(理论部分)》期中我们介绍了有关CART决策树的构造和节点选择的理论知识,但理论终究需要实战进行检验。本文我们就从实战的角度,继续介绍CART决策树的实际应用。
1480
2019-05-21
1K
0
从零开始学Python【36】--决策树剪枝的来龙去脉
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树的剪枝通常有两类方法,一类是预剪枝,另一类是后剪枝。预剪枝很好理解,就是在树的生长过程中就对其进行必要的剪枝,例如限制树生长的最大深度,即决策树的层数、限制决策树中间节点或叶节点中所包含的最小样本量以及限制决策树生成的最多叶节点数量等;后剪枝相对来说要复杂很多,它是指决策树在得到充分生长的前提下再对其返工修剪。常用的剪枝方法有误差降低剪枝法、悲观剪枝法和代价复杂度剪枝法等,下面将详细介绍这三种后剪枝方法的理论知识。
1480
2019-05-21
1K
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