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【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法
javascript
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
在之前的文章中,对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法,这类算法都是二分类的分类器,但是往往只实际问题中
机器学习和大数据挖掘
2020-08-24
344
0
【机器学习】算法原理详细推导与实现(三):朴素贝叶斯
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
javascript
在上一篇算法中,逻辑回归作为一种二分类的分类器,一般的回归模型也是是判别模型,也就根据特征值来求结果概率。形式化表示为 \(p(y|x;\theta)\),在参数 \(\theta\) 确定的情况下,求解条件概率 \(p(y|x)\) 。通俗的解释为:在给定特定特征后预测结果出现的概率。逻辑回归的 \(y\) 是离散型,取值为 \(\{0,1\}\) 。这里将要介绍另一个分类算法 朴素贝叶斯,用以解决 \(x\) 是离散型的数据,这是判别模型,也是一个生成学习算法。
机器学习和大数据挖掘
2019-07-09
586
0
朴素贝叶斯算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
最为广泛的两种分类模型是 决策树模型(Decision Tree Model) 和 朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。
机器学习和大数据挖掘
2019-07-02
523
0
决策树ID3算法
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树 (Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成 决策树 来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称 决策树 。在机器学习中,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。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念,本文着重讲ID3算法。
机器学习和大数据挖掘
2019-07-02
319
0
【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 房价预测代码
机器学习
监督学习
神经网络
深度学习
人工智能
今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归
机器学习和大数据挖掘
2019-07-01
1.6K
0
基于漫威系列电影好看程度排序
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
在选择电影时,如果热门电影A有 10000 人观众打分,冷门电影B有 100 个人打分,他们的豆瓣评分都是 8.0 分,怎么比较两部电影的好坏?平时我们都有一种感觉,很多人去评价,这个东西就更可信,只有一两个人说好,可能是托,那么感觉上是电影A更好。
机器学习和大数据挖掘
2019-07-01
669
0
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