- 这是我个人的机器学习入门清单及路线,所以没有像很多收藏夹那样大而全,一来学不完,二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录,也给大家参考,如有什么不足之处,欢迎指教。 前置知识及技能: 1、线性代数基础,如果没的话,还是先学了这门课在研究吧,不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图,来展示下我的学习路线。 除了入门课程外,其他四... 这是我个人的机器学习入门清单及路线,所以没有像很多收藏夹那样大而全,一来学不完,二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录,也给大家参考,如有什么不足之处,欢迎指教。 前置知识及技能: 1、线性代数基础,如果没的话,还是先学了这门课在研究吧,不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图,来展示下我的学习路线。 除了入门课程外,其他四...
- 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索: 模块 2:数据清洗 模块 3:特征选择 模块 4:决策树模型 模块 5:模型预测 & 评估 模块 6:决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决... 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索: 模块 2:数据清洗 模块 3:特征选择 模块 4:决策树模型 模块 5:模型预测 & 评估 模块 6:决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决...
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- 随机森林原理 2017-08-06 18:56 80人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 机器学习(17) 转载自:http://www.zilhua.com/629.html &nb... 随机森林原理 2017-08-06 18:56 80人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 机器学习(17) 转载自:http://www.zilhua.com/629.html &nb...
- 参考:http://www.cnblogs.com/fcyworld/p/6243012.html Python 0/1背包、动态规划 0/1背包问题:在能承受一定重量的背包中,放入重量不同,价值不同的几件物品,怎样放能让背包中物品的价值最大? 比如,有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5,也就是... 参考:http://www.cnblogs.com/fcyworld/p/6243012.html Python 0/1背包、动态规划 0/1背包问题:在能承受一定重量的背包中,放入重量不同,价值不同的几件物品,怎样放能让背包中物品的价值最大? 比如,有三件物品重量w,价值v分别是 w=[5,3,2] v=[9,7,8] 包的容量是5,也就是...
- 原文:http://www.jianshu.com/p/6eecdeee5012 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树,如: 决策树 在使用模型进行预测时,根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走,最后到叶子节点即为预测结果。 如何构造决策树 决策树算法的... 原文:http://www.jianshu.com/p/6eecdeee5012 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树,如: 决策树 在使用模型进行预测时,根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走,最后到叶子节点即为预测结果。 如何构造决策树 决策树算法的...
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- 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归,适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如,一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归,但却是基于根据回归的分类,将因变量分为两类。 如上所述,逻辑回归用于预测二分类的输出。例如,如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信... 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归,适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如,一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归,但却是基于根据回归的分类,将因变量分为两类。 如上所述,逻辑回归用于预测二分类的输出。例如,如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信...
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- 决策树对于我们来说就像是一个具有终止块的流程图一样,终止块就向我们展示了分类的结果。 通过使得信息熵变化至最小的原理构建我们的决策树不同的层,并且我们可以使用treePlotter.py这个模块来实现决策树的树形图绘制,能够更加直观的向我们展示决策树的结构。 决策树的层数将会极大的和我们所具有的feature的数量有关,可能会存在终止块中无法准确决策出结果的情况(比如说f... 决策树对于我们来说就像是一个具有终止块的流程图一样,终止块就向我们展示了分类的结果。 通过使得信息熵变化至最小的原理构建我们的决策树不同的层,并且我们可以使用treePlotter.py这个模块来实现决策树的树形图绘制,能够更加直观的向我们展示决策树的结构。 决策树的层数将会极大的和我们所具有的feature的数量有关,可能会存在终止块中无法准确决策出结果的情况(比如说f...
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