首先给定数据集,见下图 注:本数据来源于网络 本篇将以这些数据作为训练数据(虽然少,但足以介绍清楚原理!),下图是决策树选择特征的流程 图中entropy代表决策树在根节点处的信息熵,Entropy(age)表示用age这个特征作为分支节点后的信息熵,同理,Entropy(income)和Entropy(credit)分别表示用收入和信用作为分支节点后计算出...
引用自知乎,原文链接 https://www.zhihu.com/question/41775291
组成:活鸡热血15毫升,热黄酒25毫升。 用法:活杀鸡时取鸡热血15毫升,即刻注入热黄酒内,趁热服用。https://www.bmcx.com/ 功效:行气通络散结。 主治:软组织损伤后期瘀肿趋于硬结者。 来源:夏翔,等.家庭食养食补食疗全书.沈阳:辽宁科学技术出版社,2001,727...
优化算法-牛顿法 牛顿法(英语:Newton's method)又称为牛顿-拉弗森方法(英语:Newton-Raphson method),它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。 一般情况对于f(x)是一元二次的情况直接应用求根公式就可以了,但是对于更高次(在5次方以上),...
机器学习按数据的使用方式来说可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等,机器学习中的算法还有另外一种划分方式:分类、聚类、回归。但我更喜欢分为两种:广义的分类(分类+聚类)和回归,这里是按照预测的结果是离散数据还是连续数据来划分的。今天要介绍的决策树就是分类算法中的一种。
一.问题描述 1.1文本建模相关 统计文本建模的目的其实很简单:就是估算一组参数,这组参数使得整个语料库出现的概率最大。这是很简单的极大似然的思想了,就是认为观测到的样本的概率是最大的。建模的目标也是这样,下面就用数学来表示吧。一开始来说,先要注意假设了一些
摘要:RNN既可以表述为循环神 经网络(recurrent neural network),也可以表述为递归神经网络(recursive neural network),前者一般用于处理以时间序列为输入的问题(比如把一个句子看成词组成的序列),每次向循环神经网络输入一个词,知道整个句子输入结束。后者一般用...
说到xgboost,不得不说gbdt,两者都是boosting方法(如图1所示),了解gbdt可以看这篇文章地址。 图1 如果不考虑工程实现、解决问题上的一些差异,xgboost与gbdt比较大的不同就是目标函数的定义。 注:红色箭头指向的l即为损失函数;红色方框为正则项,包括L1、L2;红色圆圈为常数项。xgboost利用泰勒展开三项,做一个近似,我...
CNN是时下非常火的一种深度学习算法,它是一种前馈神经网络,即神经元只与前后层有联系,在同一层的神经元无联系。笔者用下面这张图用来说明卷积神经网络的工作原理 这是一个识别字母的CNN结构图,最左边是32*32像素的输入,然后经过了6个隐含层,最终得到输出,输出有10个类别,分别是要识别的10个字母的标记。假设我们...
条件随机场(conditional random fields,简称 CRF,或CRFs)下文简称CRF,是一种典型的判别模型,相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在,在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础上加上了一些观察值(特征),马尔可夫随机场<=>概率无向图模型。本篇将首先介绍CRF的一些基础知识,...