在机器学习的分类中，集成学习是按照学习方式分类的一种机器学习，所以先从集成学习讲起。
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点
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。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它的输出结果表征了某个样本属于某类别的概率。逻辑回归的成功之处在于，将原本输出结果范围可以非常大的θTX 通过sigmoid函数映射到(0,1)，从而完成概率的估测。sigmoid函数图像如下图所示：
第二部分：使用分类变量预测存活结果 在《Kaggle项目实战》 泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。我们首先看一下乘客的性别。将数据载入R后，看一下这个变量的摘要： > summary(train$Sex) female male 314 577 船上的大部分
本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器学习有志者以及经验丰富的ML专业人员可以在面试前以此巩固其基础知识。
正文共：8270 字 151 图 预计阅读时间：21 分钟 前文推送 MIT线性代数相关资源汇总 《机器学习》--第一章 《机器学习》--第二章 《机器学习》--第三章（上） 《机器学习》--第三章（下） 本文目录： 4.1 决策树基本流程 4.2 划分选择 4.3 剪枝处理 4.4 连续值与缺失值处理 4.5 决策树算法对比 第四章 决策树 4.1 决策树基本流程 决策树(decision tree，亦称为判定树)是一类常见的机器学习方法。 以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新
作者：石文华 编辑：田 旭 逻辑回归 1 逻辑回归。它始于输出结果为有实际意义的连续值的线性回归，但是线性回归对于分类的问题没有办法准确而又具备鲁棒性地分割，因此我们设计出了逻辑回归这样一个算法，它
摘要：本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。文章以点击下单率预测为例，结合实例来介绍如何进行数据清洗和特征处理。 目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
本译文自EROGOL 在 http://www.erogol.com 发表的 ML WORK-FLOW (Part2) - Data Preprocessing ，文中版权、图像代码的数据均归作者所有
损失函数是在机器学习和优化算法中使用的一种衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。其目标是最小化模型的预测误差，从而提高模型的性能。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
从数学角度讲，特征工程就是将原始数据空间变换到新的特征空间，或者说是换一种数据的表达方式，在新的特征空间中，模型能够更好地学习数据的规律。
导言 在上一篇文章《使用机器学习算法对流量分类的尝试——基于样本分类》（http://www.sdnlab.com/17324.html）中，我提供了一种使用朴素贝叶斯，借助流量的特征信息进行分类的思路和实践方法。然而那篇文章并没有提到如何找到我们用来抽取特征的包。 上一篇只是通过人工从wireshark抓包结果中找到关键的包。一方面，如果使用其他无GUI的工具或者抓包库直接抓包保存，而又不方便用图形界面找关键包该怎么办？另一方面，能够自动化的就应该自动化处理，节省人力成本。 本文通过查找应用的数据包交互特
首先，根据用户需求报告中关于功能要求和性能指标的规格说明书，定义相应的测试需求报告，即制订黑盒测试的最高标准，
决策树是基于树结构来进行决策的，这是一种人在决策时自然的处理机制，即进行决策时，会进行一系列的“子决策”，每个决策过程中进行的判断，都是在上次决策结果的限定范围内，每个决策都只考虑在当前的判断，经过这些子决策，得到最终决策。
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
决策树是一种用树形结构来辅助行为研究、决策分析以及机器学习的方式，是机器学习中的一种基本的分类方法。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模n有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。 分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 如果原问题可分割成k个子问题（1＜k≤n），且这些子问题都可解，并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据属性的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点，在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
目前IT行业发展的如火如荼，软件测试也是风声水起，如何提高测试效率已经成为了当前软件测试行业共同关注的难题。既要保证测试覆盖率，又要节省软件测试的时间，保证软件项目的高效迭代。因此，软件测试用例的设计也成为关注的焦点。现在，已经开发了许多测试用例设计方法。常见的测试用例设计方法包括等效类划分，边界值分析以及因果图分析。
一、阅读下列C程序，回答问题1至问题3，将解答填入答题纸的对应栏内。 【C程序】
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合，能划分成两个子集合，且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子，如果N=3，对于{1，2，3}能划分成两个子集合，每个子集合的所有数字和是相等的：
MapReduce（分治算法的应用） 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
决策树呢，在机器学习的算法里也是比较常见的一种分类与回归算法了。决策树模型是树状图结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。其实从简单角度来讲就是两个选择不是“是”就是“否”。下面我们从简单的图画中看一下什么是决策树吧！
3D传感器（如激光雷达和深度相机）的普及引起了人们对3D视觉的广泛关注，这些传感器采集的3D数据可以提供丰富的几何结构和尺度细节，这也在许多领域得到了实际应用，包括自动驾驶技术[1]、机器人控制技术[2]等。
在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。
在上一篇中，我们介绍了鸭子半圆概率问题以及一些很绕的思考，虽然解决了此问题，但是依旧不够简洁，丝毫没有体现出用对称性解题的巧妙之处，相关文章请戳：
在解决分类问题的决策树中，叶子节点就表示所有的分类，比如这里的分类就有3种：无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。
这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。
大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
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：
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