- R决策树随机森林实现 R决策树随机森林实现
- 随机森林介绍 随机森林介绍
- 手撕决策树的原理、构造、剪枝、可视化，附Python全套代码 手撕决策树的原理、构造、剪枝、可视化，附Python全套代码
- 1. 生成最小二乘回归树的算法实现首先，计算(j,s)确定情况下的损失：def cal_regression_loss(x, y, j, s): r1 = np.where(x[:, j] <= s) r2 = np.where(x[:, j] > s) c1 = get_max_class(y[r1]) c2 = get_max_class(y[r2]) re... 1. 生成最小二乘回归树的算法实现首先，计算(j,s)确定情况下的损失：def cal_regression_loss(x, y, j, s): r1 = np.where(x[:, j] <= s) r2 = np.where(x[:, j] > s) c1 = get_max_class(y[r1]) c2 = get_max_class(y[r2]) re...
- 学习笔记|决策树的特征选择、学习笔记|决策树的生成、学习笔记决策树的剪枝分别介绍了决策树算法的特征选择、树生成与剪枝，三者结合者是完整的决策树算法。1. 信息增益（比）的计算信息增益和信息增益比分别是ID3算法和C4.5算法特征选择的方法。首先，计算信息熵。def count_entropy(y): e = dict(Counter(y)) return np.sum([- v ... 学习笔记|决策树的特征选择、学习笔记|决策树的生成、学习笔记决策树的剪枝分别介绍了决策树算法的特征选择、树生成与剪枝，三者结合者是完整的决策树算法。1. 信息增益（比）的计算信息增益和信息增益比分别是ID3算法和C4.5算法特征选择的方法。首先，计算信息熵。def count_entropy(y): e = dict(Counter(y)) return np.sum([- v ...
- 机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。 机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。在此尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。
- 常用机器学习模型1.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，它是一种生成模型，也就是它对问题进行联合建模，利用概率的乘法法则，我们可以得到： 由于上述形式复杂，因此朴素贝叶斯作出一个假设，也就是在给定y的条件下，x1,...,xn之间的生成概率是完全独立的，也就是： 注意此处并不是说x1,...,xn的生成概率是相互独立的，而是在给定y的条件下才是独立的，也就是这是一种... 常用机器学习模型1.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，它是一种生成模型，也就是它对问题进行联合建模，利用概率的乘法法则，我们可以得到： 由于上述形式复杂，因此朴素贝叶斯作出一个假设，也就是在给定y的条件下，x1,...,xn之间的生成概率是完全独立的，也就是： 注意此处并不是说x1,...,xn的生成概率是相互独立的，而是在给定y的条件下才是独立的，也就是这是一种...
- 决策树是一种非常常见的机器学习算法，采用的是自顶向下的递归方法，利用信息熵为基本度量构造一颗熵值下降最快的树，理想情况下到叶子节点的熵值为零，对应每个叶子节点的实例都属于同一类。叶子节点对应于决策结果，节点则对应一个属性测试。相比于线性模型，树形模型更接近于人的思维方式，可以产生可视化的分类规则，产生的模型具有比较强的可解释性。 本文作者周捷 决策树是一种非常常见的机器学习算法，采用的是自顶向下的递归方法，利用信息熵为基本度量构造一颗熵值下降最快的树，理想情况下到叶子节点的熵值为零，对应每个叶子节点的实例都属于同一类。叶子节点对应于决策结果，节点则对应一个属性测试。相比于线性模型，树形模型更接近于人的思维方式，可以产生可视化的分类规则，产生的模型具有比较强的可解释性。 本文作者周捷
- 人到30岁，会面临一个比较大的转型，常言道“三十而立”，不仅仅是生活、精神上，还包括人生的目标和方向。而经历过今年上半年的创业失败，更加认清楚了自己，从技术发展的人，应该都会欠缺业务上的能力，而销售是最直接的提升渠道，不管是实体商品、房子商铺，还是软件、广告、智能设备，亦或互联网产品，都需要把产品卖出去，把钱收回来，说似简单，但做起来却不那么容易 人到30岁，会面临一个比较大的转型，常言道“三十而立”，不仅仅是生活、精神上，还包括人生的目标和方向。而经历过今年上半年的创业失败，更加认清楚了自己，从技术发展的人，应该都会欠缺业务上的能力，而销售是最直接的提升渠道，不管是实体商品、房子商铺，还是软件、广告、智能设备，亦或互联网产品，都需要把产品卖出去，把钱收回来，说似简单，但做起来却不那么容易
- 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，是机器学习中性能最好的方法之一。1. 提升树模型提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法（可参见学习笔记|前向分步算法与AdaBoost）。以决策树为基函数的提升方法称为提升树。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。在学习笔记|AdaBoost的例子中看到的基本分类器是x<v或x>v，可以看作是由一个要... 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，是机器学习中性能最好的方法之一。1. 提升树模型提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法（可参见学习笔记|前向分步算法与AdaBoost）。以决策树为基函数的提升方法称为提升树。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。在学习笔记|AdaBoost的例子中看到的基本分类器是x<v或x>v，可以看作是由一个要...
- 分类与回归树模型，英文全称classification and regression tree，简称CART，由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分... 分类与回归树模型，英文全称classification and regression tree，简称CART，由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分...
- 决策树生成算法递归地产生决策树，直到不能继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即出现过拟合现象。过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。解决这个问题的办法是考虑决策树的复杂度，对已生成的决策树进行简化。在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝。具体地，剪枝从已生成的树上裁掉一些子... 决策树生成算法递归地产生决策树，直到不能继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即出现过拟合现象。过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。解决这个问题的办法是考虑决策树的复杂度，对已生成的决策树进行简化。在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝。具体地，剪枝从已生成的树上裁掉一些子...
- 决策树的生成有多种算法，这里先回顾ID3算法和C4.5算法。1. ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一棵决... 决策树的生成有多种算法，这里先回顾ID3算法和C4.5算法。1. ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。最后得到一棵决...
- 1. 特征选择问题特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率。如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上，扔掉这样的特征对决策树学习的精度影响不大。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。2. 信息增益为了便于说明信息增益的概率，先给出熵与条件熵的定义。在信息论与概率统计中，熵是表示随机变量不确定性的度量... 1. 特征选择问题特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率。如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别，则称这个特征是没有分类能力的。经验上，扔掉这样的特征对决策树学习的精度影响不大。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。2. 信息增益为了便于说明信息增益的概率，先给出熵与条件熵的定义。在信息论与概率统计中，熵是表示随机变量不确定性的度量...
- 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树修剪。决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算... 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树生成和决策树修剪。决策树学习的思想主要来源于由Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算...
上滑加载中
推荐直播
-
GaussDB管理平台TPOPS，DBA高效运维的一站式解决方案2024/12/24 周二 16:30-18:00
Leo 华为云数据库DTSE技术布道师
数据库的复杂运维，是否让你感到头疼不已？今天，华为云GaussDB管理平台将彻底来改观！本期直播，我们将深入探索GaussDB管理平台的TPOPS功能，带你感受一键式部署安装的便捷，和智能化运维管理的高效，让复杂的运维、管理变得简单，让简单变得可靠。
回顾中 -
走进数据库：数据库基础知识精讲2024/12/27 周五 16:00-17:30
Steven 华为云学堂技术讲师
数据管理是数据库的核心任务，本期直播将带领大家一起走进数据库，了解期发展趋势、基础模型、架构演进及相关的技术特点。同时还会介绍数据库对象和相关概念，帮助开发者对数据库使用和实践夯实基础。
去报名
热门标签