决策树算法可以用于分类和回归问题。决策树的应用场景包括疾病诊断、贷款申请审批等。 随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多个决策树组合起来,以减少单个决策树的过拟合风险。随机森林算法可以用于分类和回归问题。随机森林的应用场景包括图像识别、金融欺诈检测等。 支持向量机 支持向量机是一种用于分类和回归问题...
Lijie Zhang逻辑思辨能力强,考虑问题全面,熟练掌握数据清洗和数据预处理、绘图和可视化展示,熟悉机器学习 sklearn, xgboost 等库进行数据挖掘和数据建模,掌握机器学习的线性回归、逻辑回归、主成分分析、聚类、决策树、随机森林、 xgboost、 svm、神经网络算法。 本文摘选 《 PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST...
拉回来决策树,决策树适应的数据假设像逻辑回归那种数据的话,其实按照决策树的这种贪吃蛇的方式其实还是很难分的,所以决策树适用的数据是变量与因变量呈现一个u型分布的数据,就是两头是一类,单峰聚集了另外一类数据。你在变量特征分析的,看到变量都是呈现这种趋势的,你就要暗喜了,老子要用决策树立功了!!! 3 支持向...
在本文中,我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论,逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Trees)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。 上面列出的算法都是用来解决分类问题(SVM和DT也被用于回归,但这不在我们的讨论范围之内)。我多次看到有人提问,对于他的问题应该选择哪一种方法。经典的也是...
通过目测可知,理想的决策边界(分割曲线)是一个圆。实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归,人们就见到那条著名的S型曲线。
跟着学就对了!线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完!共计195条视频,包括:刚读研一,是从机器学习开始还是直接上手深度学习?、一、回归算法:1-回归问题概述、2-误差项定义等,UP主更多精彩视频,请关
(2)支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比,该如何选择? 直观区别 逻辑回归:逻辑回归的决策边界总是一条直线(或者一个平面,在更高维度上是超平面),逻辑回归方法得到的决策边界总是线性的,并不能得到这里需要的环状边界。因此,逻辑回归适用于处理接近线性可分的分类问题。
对于提升算法而言,基分类器ff常采用回归树和逻辑回归。树模型有以下优缺点。 优点 可解释性强 具有伸缩不变性,不必归一化特征 对异常点鲁棒 缺点 缺乏平滑性。回归预测时,输出值只能输出有限的若干个数值 不适合处理高维度稀疏数据 gbdt和xgboost区别: gbdt在函数空间中采用梯度下降法进行优化 xgboost在函数空间中利用...
1、线性回归算法(运用了LinearRegression函数) 2、逻辑回归算法(运用了logisticRegression函数) 3、决策树算法(运用了DecisionTreeClassifier以及GradientBoostingClassifier函数) 4、神经网络算法(运用了MLPClassifier函数) 5、支持向量机算法(运用了SVC函数) 我的比较思路是对比各种算法的运行时间长短,训练集、测试集准度,RO...
通过目测可知,理想的决策边界(分割曲线)是一个圆。实际决策边界形状的差异则是由于逻辑回归、决策树和支持向量机算法的差异引起的。 先说逻辑回归。很多人对逻辑回归的决策边界都有误解。这种误解是由于大多数时候提到逻辑回归,人们就见到那条著名的S型曲线。