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    算法和重大人生抉择:如何最科学地选择人生伴侣?

    大数据文摘作品 人生中,你总是时刻面临重大抉择: 想在有限的时间里找到最心仪的公寓,却不知道什么时候做最后的决定; 你知道股市有风险投资需谨慎,可没人告诉过你什么时候可以赌一把; 而在这个特殊的日子你可能更想知道,如何锁定那个最有可能跟你终成眷属的另一半这些似乎都是无法重复的选择,没有人知道你的决定是不是最佳答案。 但如果你去问一个数学家,他八成会带着神秘的笑容告诉你,理论上来讲,有一种算法都可以为你作答——最佳停时。 或者说,更广为人知的,传说中的【37法则】。 那么37法则是如何得出来的,在生活中,这

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    数据挖掘系列(6)决策树分类算法

    从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。   这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍   物以类聚,人以群分,分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支,在各方面都有着广泛的应用,如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题

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    新手必备!十大机器学习算法之旅已启程

    【IT168 资讯】在机器学习中,有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之,它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题,而且它对于监督式学习(即预测性建模)尤其重要。 📷 例如,你不能说神经网络总是比决策树好,反之亦然。有很多因素在起作用,比如数据集的大小和结构。 因此,你应该为你的问题尝试许多不同的算法,同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择胜出者。 当然,你尝试的算法必须适合你的问题,这就是选择正确的机器学习任务的地方。打一个比方,如果你需要清理你的房子,你可以使用真空吸尘器、扫帚或拖把,但是你不会

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