为了让决策树模型不要太大,同时为了避免过拟合,我们要做剪枝处理,这一处理过程我们往往有两个选择,一个是预剪枝,另一个是后剪枝,前者是在每一次选定一个属性后,评价每个属性取值后面样本呢划分纯度是否提高,但是我个人觉得这种处理方法不太妥当,一来效果不好,你不能保证我这一层纯度不提高,接下来划分就一定不好,...
决策树学习通常包括 3 个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。这些决策树的思想主要来源于由 Quinlan 在1968 年提出的ID3算法和 1993 年提出的C4.5算法,以及由 Breiman 等人在 1984 年提出的CART算法。 决策树是一种树型结构,其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶结点...
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对率回归决策树算法西瓜书 首先,对数几率回归和线性回归的一点直观上的理解: 线性回归目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地接近所有的训练数据点,而对数几率回归(二元)的目的是找到一条直线(或者超平面)尽可能地分开两种不同类别的数据点。 简单回顾下线性回归的思路: 线性回归试图找到一组参数Θ从而构建函数h(x)...
Python学习(6) 笔记目录(4) 机器学习(27) 深度学习(10) 行人重识别(76) 随笔档案 2021年7月(1) 2021年6月(2) 2021年5月(6) 2021年4月(2) 2021年3月(2) 2021年2月(4) 2021年1月(3) 2020年12月(3) 2020年10月(1) 2020年9月(4) 2020年7月(4) 2020年6月(9) 20...
简直不要太爽! 程序员是魔法师AI-bx 370 35 膜拜!居然可以把【机器学习算法】讲的如此透彻易懂,不愧是浙大计算机博士,听完犹如醍醐灌顶!—人工智能/支持向量机/决策树 AI管家星期五 799 32 展开 最高可得超1万元奖金,人人都能做动画! 新版反馈 回到旧版...
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【数据科学系统学习】机器学习算法 # 西瓜书学习记录 [10] 决策树实践 本篇内容为《机器学习实战》第 3 章决策树部分程序清单。所用代码为 python3。 决策树 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。 缺点:可能会产生过度匹配问题。
6. 6.KNN算法-水果分类 7. 7.神经网络-手写数字识别项目 8. 8.神经网络-葡萄酒分类项目 9. 9.决策树-叶子分类 10. 10.决策树-动物分类 11. 11.集成学习-泰坦尼克号船员获救预测1 12. 11.集成学习-泰坦尼克号船员获救预测2 13. 11.集成学习-泰坦尼克号船员获救预测3 14. 12.集成学习-乳腺癌预测 15....
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