2.1 Decision Tree Marginalization现在决策树边缘化的基本过程已经了解了简单叙述一下:这个决策树是HMM合成的决策树给定的triphone标注是:r-ih+z然后,根据给定的triphone标注,利用当前的语音合成的模型,去推理得到语音识别的模型对给定的triphone...
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2015-04-09 00:45:56
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1决策树算法算法原理:1.决策树是一个预测模型,它代表的属性对象与属性值之间的一种映射关系。2.决策树是一种树形结构,内部节点表示每个属性上的测试,每个分支代表一种测试输出,叶节点代表一种类别。3.决策树是一种监督学习方法,用于分类问题应用场景:1.实例是属性-值对表示的;2.可能需要析取描述;3....
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2015-04-07 17:29:13
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#J48.class 1 /** 2 * Generates the classifier. 3 * 4 * @param instances the data to train the classifier with 5 * @throws Exception if cl...
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2015-04-05 20:17:31
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CART算法原理与理解
CART算法的全称是分类回归树算法,分类即划分离散变量;回归划分连续变量。他与C4.5很相似,但是一个二元分类,采用的是类似于熵的GINI指数作为分类决策,形成决策树之后还要进行剪枝,我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法。
GINI指数
GINI指数主要是度量数据划分或训练数据集D的不纯度为主,系数值的属性作为测试属性,GINI值越小,表明样本的纯净度越高...
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2015-04-01 22:02:53
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第一个函数是计算熵的函数
function result=CEntropy(propertyList)
result=0;
totalLength=length(propertyList);
itemList=unique(propertyList);
pNum=length(itemList);
for i=1:pNum
itemLength=length(find(property...
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2015-04-01 09:39:24
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比较全面的收集了机器学习的介绍文章,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。《机器学习经典论文/survey合集》介绍:看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。《Brief History of Mac...
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2015-03-31 23:53:16
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那几年,我学习机器学习的主要内容:
1.机器学习基本导论,机器学习入门了解;
2.线性回归与Logistic。xx业绩预测系统,智能交互统计系统等;
3.岭回归,Lasso,变量选择技术。维度的技巧等技术;
4.降维技术。xx指标设计,具体规范;
5.线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘。XX智能垃圾消息,垃圾邮件判断,评论智能分析,智能监控统计预警系统呀。
6.决策树,组合提升算...
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2015-03-20 14:27:55
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id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解;决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,....
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2015-03-19 06:17:11
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决策树、knn算法都是结果确定的分类算法,数据示实例最终被明确的划分到某个分类中贝叶斯:不能完全确定数据实例应该划分到某个类,湖综合只能给出数据实例属于给定分类的概率 *引入先验概率与逻辑推理来处理不确定命题 *(扩展命题),另一种叫频数概率,从数据本身出发得到结论,不考了逻辑推理及先验知识。朴.....
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2015-03-19 06:12:50
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adaboost是boosting方法多个版本中最流行的一个版本,它是通过构建多个弱分类器,通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的,通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。这样的多个分类器在训练时很容易得到收敛。
本文主要介绍了通过单层决策树构建弱分类器,同理,也可以用其他的分类算法构建弱分类器。
boost 算法系列的起源来自...
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2015-03-18 15:55:50
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