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数据挖掘

一个分享机器学习和大数据挖掘的栏目

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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

3040

【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

5640

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

4940

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

2970

【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

1.5K0

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

6160

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