机器学习之随机森林

1.随机森林简介随机森林(Random Forest)是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。例如用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。随机森林能够用于分类和回归问题,可以处理大量特征,并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。1.1集成学习集成学习是将多个模型进行组合来解决单一的预测问题。其原理是生成多个分类器

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机器学习之分类与回归树(CART)

1.分类与回归树简介分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为False,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART可以处理连续型变量和离散型变

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机器学习之决策树(C4.5算法)

1.决策树简介我们已有如下所示数据集,特征属性包含天气、温度、湿度、风速,然后根据这些数据去分类或预测能否去打高尔夫球,针对此类问题你会怎么解决呢。序号天气温度湿度风速高尔夫1晴炎热高弱进行2晴炎热高强进行3阴炎热高弱取消4雨适中高弱取消5雨寒冷正常弱取消6雨寒冷正常强进行7阴寒冷正常强进行8晴适中高弱进行9晴寒冷正常弱进行10雨适中正常弱进行11晴适中正常强进行12阴适中高强进行13阴炎热正常弱

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Python之Sklearn使用教程

1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点:简单高效的数据挖掘和数据分

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机器学习之SVM支持向量机(二)

1.知识回顾机器学习之SVM支持向量机(一)中我们介绍了SVM损失函数、最大间隔分类、为什么SVM能形成最大间隔分类器、核函数、SVM中Gaussian Kernel的使用知识点。上文我们从Logistic Regression损失函数中推出SVM损失函数,本篇文章我们将更加直观的分析得到SVM损失函数、如何求解SVM对偶问题、如何解决outliers点,并且最终利用sklearn实现SVM。2.

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机器学习之SVM支持向量机(一)

我们思考这样一个问题,给两个标签,蓝色和红色点,数据有两个特征(x,y)。我们想要一个分类器,给定一对(x,y),能找到很好的分类边界,判断是蓝色点还是红色点。对于下图的数据,我们如何解决呢。本文通过引入Support Vector Machine(SVM)算法来详解此类问题。1.SVM损失函数针对前面介绍的机器学习之线性回归、机器学习之Logistic回归,我们已经了解Cost Function

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  • 谓之小一: 你好,所有代码都放在https://github.com/wei...

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