决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg ...
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2016-04-23 19:58:10
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简单地看了一些入门的资料。 随机森林似乎和CART有些联系。 随机森林的算法步骤： 1. 利用自助法（Bootstrap）从原始训练集中生成k个自助样本集，每个自助样本集是每棵分类树的全部训练数据。自助法（Bootstrap）：从原始的样本容量为N的训练集合中随机抽取N个样本生成新的训练集，抽样的方 ...
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2016-04-20 00:41:21
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[基础算法] Random Forests 2011 年 8 月 9 日 Random Forest(s)，随机森林，又叫Random Trees[2][3]，是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型，天然可以作为快速且有效的多类分类模型。如下图所示，RF中的每一棵决策树由众多split和node组 ...
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2016-04-17 20:28:25
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周五的组会如约而至，讨论了一个比较感兴趣的话题，就是使用SVM和随机森林来训练图像，这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系，这个model的训练，着实需要好好的研究一下，下面是我们需要准备的入门资料： [关于决策树的基础知识参考：http://blog.csdn.net/holybin/art ...
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2016-04-15 21:30:10
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《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本...
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2016-04-11 12:23:45
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、随机森林（RF） 1.RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起，不考虑计算代价，通常树越多越好。 RF中使用CART没有经过剪枝操作，一般会有比较... ...
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2016-04-05 12:09:44
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learnin ...
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2016-04-04 16:34:49
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人工智能实战——人工神经网络给最近人工智能辣摸火，让我忍不住也想一探究竟，首先从目前来讲我是一个人工智能领域的门外汉，尽管恶补了几天基本知识，机器学习算法看得差不多，神马线性回归啊，逻辑回归啊，SVM啊，k临近算法啊，决策树啊，随机森林啊，看的我吐血了，不过也不难理解，然后尝试着用一套开源代码FANN(c语言跨平台库)编译到ios中写一个简单的小机器人首先是准备工作，把FANN2.2.0的源代码编...
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2016-03-21 14:15:51
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http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/13/2286212.html 随机森林，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一
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2016-03-08 23:55:36
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