第三次实验 一、相关信息 | 实验班级 | 机器学习 | | | | | 实验名称 | 朴素贝叶斯算法及应用 | |学号|3180701137| 二、实验信息 【实验目的】 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型 ...
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2021-06-29 15:17:58
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 ...
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2021-06-23 16:38:22
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师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/92405509" @ "TOC" 对应西瓜书第4章内容。 一些问题 1、决策树学习算法包括哪几个部分？常用的算法有哪些？ : 决策树算法过程主要包括： ①划分选择； ②树的生成; ③剪 ...
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2021-06-11 17:33:53
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github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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决策树是一种逻辑简单的机器学习算法，它是一种树形结构，所以叫决策树。 本文将介绍决策树的基本概念、决策树学习的 3 个步骤、3 种典型的决策树算法、决策树的 10 个优缺点。 什么是决策树？ 决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。决策树由下面几种元素构 ...
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2020-10-19 22:30:42
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C5.0是对ID3算法的改进。 1.引入了分支度Information Value的概念。 C5.0是用哪个信息增益率作为判断优先划分属性的。 信息增益率其实就是在信息增益 除了 分支度。分支度的计算公式如上，就是指，若某划分属性S将样本T划分成n个子集T1,T2,...Tn，则此属性S的分支度就等 ...
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2020-07-04 16:45:02
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决策树比较常用的算法模型，可以做分类也可以回归 决策树算法重点 对特征的选择，可以使用熵，也可以使用基尼系数，通过信息增益或者信息增益率选择最好的特征 决策树的剪枝，有两种策略，一种是预剪枝，一种是后剪枝，预剪枝可以通过限制树的高度，叶子节点个数，信息增益等进行，使得树边建立边剪枝，后剪枝通过增加损 ...
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2020-06-09 11:23:21
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概述 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在 ...
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2020-06-02 12:50:22
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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