📷 该 repo 的模型或代码结构如下所示： 1. 高斯混合模型 EM 训练 2. 隐马尔可夫模型 维特比解码 似然计算 通过 Baum-Welch/forward-backward 算法进行 MLE 参数估计 3. 隐狄利克雷分配模型（主题模型） 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4. 神经网络 4.1 层/层级运算 Add Flatten Multiply Softmax 全连接/Dense 稀疏进化连接 LSTM Elman 风格的 R
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。
根据机器之心的粗略估计，该项目大约有 30 个主要机器学习模型，此外还有 15 个用于预处理和计算的小工具，全部.py 文件数量有 62 个之多。平均每个模型的代码行数在 500 行以上，在神经网络模型的 layer.py 文件中，代码行数接近 4000。
用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？
NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高效率的多维数组计算，并提供了一系列高等数学函数，我们可以快速搭建模型的整个计算流程。毫不负责任地说，NumPy 就是现代深度学习框架的「爸爸」。
决策树基本上是每一本机器学习入门书籍必讲的东西，其决策过程和平时我们的思维很相似，所以非常好理解，同时有一堆信息论的东西在里面，也算是一个入门应用，决策树也有回归和分类，但一般来说我们主要讲的是分类，
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本文介绍了机器学习中的决策树算法，包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时，还介绍了scikit-learn库中的决策树实现，以及如何使用该库进行机器学习。
2019年人工智能领域国际顶级学术会议IJCAI(CCF-A类推荐会议)于8月16日在中国澳门威尼斯人酒店正式落下帷幕。腾讯多媒体实验室携录取论文参加会议，本文将从会议总览、论文解读等方面介绍本次会议。 一、IJCAI2019论文数据总览 本次会议空前地吸引了全世界超过3000位研究人员注册和参会。根据会议组织方的统计，本次会议有效投稿量达到创该会议投稿记录的4752篇,以17.8%的接受率录用了850篇，涉及人工智能的各个研究方向，如强化学习、传统机器学习与数据挖掘、深度学习的理论与应用等等。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
作者：章华燕 编辑：黄俊嘉 决策树在学习应用中非常有用，接下来给大家分享一下自己有关于决策树的一些想法！ 决策树概述 决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特
【新智元导读】机器学习应用统计学习技术，自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出准确性很高的预测。决策树是机器学习作预测的常见方法之一，本文以一个房屋资料数据集为示例，用可视化图阐释了如何建一个能够区分房屋地理位置的决策树模型。虽然原文发布已有一段时间，然而每次看来仍然震撼，强烈推荐：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ 机器学习中，计算机常应用统计学习技术自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出高度准确的预测。本文以
继续关于决策树的内容，本篇文章主要学习了决策树的剪枝理论和基于二叉树的CART算法。主要内容：
换句话说，如果可用训练数据的数量是固定的，我们继续添加维度的话，则会发生过拟合。另一方面，如果我们不断增加维度，训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖，并避免过拟合。在上面的例子中，我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多，数据越稀疏，使得对分类器参数（即，其判定边界）的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：
2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
决策树是当下使用的最流行的非线性框架之一。目前为止，我们学过的支持向量机和广义线性都是线性模型的例子，内核化则是通过映射特征ϕ得出非线性假设函数。决策树因其对噪声的鲁棒性和学习析取表达式的能力而闻名。实际上，决策树已被广泛运用于贷款申请人的信用风险测评中。
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法，其目的是创建一种模型，从模型特征中学习简单的决策远着呢，从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类，分别用于分类和回归问题。
最近在学习数据挖掘，其实决策树分类看过去好久了，但是最近慢慢的想都实现一下，加深一下理解。 知道决策树有很多现成的算法（ID3，C4.5、CART），但是毕竟核心思想就是那几点，所以本篇博客就是我随便实现的，没有参考现有的决策树算法。考虑到实现分类起码需要一个数据集，所以我选择了经典的鸢尾花数据集，下载地址：Iris
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，我们有一些图片，每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点，我们首先需要考虑猫、狗的量化特征，这样分类器算法才能利用这些特征对图片进行分类。例如我们可以通过毛皮颜色特征对猫狗进行识别，即通过图片的红色程度、绿色程度、蓝色程度不同，设计一个简单的线性分类器：
本系列主要根据吴恩达老师的课程、李航老师的统计学习方法以及自己平时的学习资料整理！在本文章中，有些地方写的十分简略，不过详细的介绍我都附上了相应的博客链接，大家可以根据相应的博客链接学习更详细的内容。
XGBoost是一个开放源码库，提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起，形成了一个非常强大但易于实现的软件包。
最近，Boosting 技术在 Kaggle 竞赛以及其它预测分析任务中大行其道。本文将尽可能详细地介绍有关 Boosting 和 AdaBoost 的相关概念。
决策树是一类非常强大的机器学习模型，在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。 决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。 决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。 知识结构以这样的方式保存和显示，即使非专家也可以容易地理解。
安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法风控规则的决策树可视化（升级版），以辅助我们制定风控规则，可视化的方法比较直观，适合做报告展示，但分析的时候效果没那么高。
我记得我在选修一门课程时，教授花了两节课反复研究决策树的数学原理，然后才宣布:“同学们，决策树算法不使用任何这些。”很显然，这些课程并不是关于基尼系数或熵增益的。教授在讲课时几分钟就避开了他们。这两节课是180分钟的贝叶斯定理和贝塔分布的交锋。那么，为什么我们被鼓励去研究所有这些数学呢？好吧，增长决策树的常用方法是该贝叶斯模型的近似值。但这不是。该模型还包含一个初级集成方法的思想。这样一来，让我们投入一些数学知识，并探讨贝叶斯定理的优越性。（注意：我假设您知道概率概念，例如随机变量，贝叶斯定理和条件概率）
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的, 常见的机器学习算法：
1. 连续值和缺省值的处理 ---- 决策树模型 决策树基于“树”结构进行决策 每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属 性的某个取值) 每个“叶结点”对应于一个“预测结果” 学习过程: 通过对训练样本的分析来确定“划分属性”(即内部结点所对应的属性) 预测过程: 将测试示例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶结点 总体流程: “分而治之”(divide-and-conquer) 自根至叶的递归过程 在每个中间结点寻找一个“划分”(sp
前期在做一些机器学习的预研工作，对一篇迁移随机森林的论文进行了算法复现，其中需要对sklearn中的决策树进行继承和扩展API，这就要求理解决策树的底层是如何设计和实现的。本文围绕这一细节加以简单介绍和分享。
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和显示学到的知识，即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。
前面介绍的决策树通常还有一个名字，叫做 CART（读音与cut相近）。CART 是 Classification And Regression Tree 的首字母缩写，通过 Classification And Regression Tree 的字面意思可以看出，CART 这种决策树既能够解决分类问题（Classification）也能够解决回归问题（Regression）。每个节点根据某种衡量系统不确定性的指标（信息熵或基尼系数）来找到某个合适的维度 d 以及维度 d 上的阈值 v，根据 d 和 v 对当前节点中的数据进行二分，通过这种方式得到的决策树一定是一颗二叉树，这也是 CART 这种决策树的特点。
决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件。如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不同的判断条件后，到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。一般情况下，我们从根节点输入数据，经过多次判断后，这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。
对于某些计算问题而言，回溯法是一种可以找出所有（或一部分）解的一般性算法，尤其适用于约束满足问题（在解决约束满足问题时，我们逐步构造更多的候选解，并且在确定某一部分候选解不可能补全成正确解之后放弃继续搜索这个部分候选解本身及其可以拓展出的子候选解，转而测试其他的部分候选解）。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识，主要包括以下内容： 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封
决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛， 但是机器学习的专家们在设计决策树的时候会考虑哪些特性呢？ 本文根据已有的决策树来分析， 一个想象中万能的决策树会有哪些变化？在这以前， 先总结下使用决策树的优缺点： 优点 天然的可解释性。 这是决策树最大的优点了。 可解释性有两方面的考虑。 一方面， 树结构的理解不需要机器学习专家来解读。 另一方面， 很容易转化成规则。可以处理缺失值（missing）， 字符型（nominal）， 数值
在上一小节中介绍了一个新指标：信息熵。通过信息熵可以计算当前数据的不确定度。构建决策树时，初始状态下，根节点拥有全部的数据集。在根节点的基础上，根据划分后左右两个节点中的数据计算得到的信息熵最低为指标，找到一个合适的维度以及在这个维度上的一个阈值，然后根据找到的维度以及对应的阈值将在根节点中的全部数据集划分成两个部分，两个部分的数据分别对应两个不同的节点。对于两个新节点，再以同样的方式分别对两个新节点进行同样的划分，这个过程递归下去就形成了决策树。本小节主要通过代码来模拟使用信息熵作为指标的划分方式。
这个数据集源自 Kaggle 比赛,由 StumbleUpon 提供。比赛的问题涉及网页中推荐的页面是短暂(短暂存在,很快就不流行了)还是长久(长时间流行)。
首先我们来复习一下之前介绍过的两个机器学习模型：Bagging和Decision Tree。Bagging是通过bootstrap的方式，从原始的数据集D中得到新的D^；然后再使用一些base algorithm对每个D^都得到相应的gt；最后将所有的gt通过投票uniform的形式组合成一个G，G即为我们最终得到的模型。Decision Tree是通过递归形式，利用分支条件，将原始数据集D切割成一个个子树结构，长成一棵完整的树形结构。Decision Tree最终得到的G(x)是由相应的分支条件b(x)和分支树Gc(x)递归组成。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)在数据分析和预测中的效果很好。它是一种基于决策树的集成算法。其中Gradient Boosting 是集成方法boosting中的一种算法，通过梯度下降来对新的学习器进行迭代。而GBDT中采用的就是CART决策树。
提出问题、数据采集、数据清洗、基础数据分析、高级分析和模型评估 直接上代码呀！数据下载，需要科学地上网下载地址
机器学习（九） ——构建决策树（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 1、概念 决策树，这个概念是一个很常见的概念，应该是机器学习中最好理解的一个算法。决策树是在已知训练结果
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改，以便分类模型将其分类到另一个类中。
机器执行的每一个步都依赖于我们的指令。它们需要指导去哪里做什么，就像一个不了解周围环境而无法自己做决定的孩子。因此，开发人员会需要为机器编写指令。然而当我们谈论机器学习时，我们谈论的是让机器在没有任何外部指令的情况下学会自己做出决定。这个机器有一个成熟的头脑，可以依据实际情况选择最佳的行动方针。
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