内容基于《统计学习方法 - 第 1 版》 可前往我的 GitHub 下载高清原始文档 统计学习方法 - 思维导图 ...
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2020-07-11 21:09:53
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先说结论，贝叶斯分类=最大化后验概率。 给定样本$x$和所属类别$c$，贝叶斯最优分类器欲最大化后验概率$P(c|x)$。想实现这个目的可以通过判别模型（如决策树、支持向量机等，直接对后验概率建模），或生成模型（对联合概率$P(x,c)$建模）。 对于生成模型，考虑： \[ P(c|x)=\frac ...
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2020-07-11 20:54:58
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原文链接 http://tecdat.cn/?p=14056 本文为了说明回归树的构造（使用CART方法），考虑以下模拟数据集， > set.seed(1) > n=200 > X1=runif(n) > X2=runif(n) > P=.8*(X1<.3)*(X2<.5)+ + .2*(X1<.3 ...
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2020-07-10 15:40:29
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在学习决策树的时候，我们知道，其一大特点是：寻找最佳的决策树是NP完成问题。什么是NP完全问题，决策树的这一特点又是什么意思？ 什么是NP完全问题 这里的NP其实是Non-deterministic Polynomial的缩写，即多项式复杂程度的非确定性问题，NP完全问题有时也会简称为NP-C问题。 ...
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2020-07-10 10:05:39
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决策树 通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。 随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的 CART Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现. CART算法是一种二分递归分割技术， ...
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2020-07-10 00:28:24
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##一、Python相关学习 ####1、学习pandas和numpy库的用法； ####2、初识无监督学习，聚类、降维； ####3、构建实例：基于聚类的整图分割； ####4、构建二叉决策树，初识随机森林； ##二、硬件相关学习 ####1、下载Arduino的数据手册并学习； ####2、在仿 ...
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2020-07-05 21:30:08
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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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原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93530380 解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题： 1、路径：也就是已经做出的选择。 2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。 3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。 如 ...
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2020-06-29 22:53:20
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分类：根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类：不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。 分类属于监督学习，聚类属于无监督 ...
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2020-06-29 13:36:46
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1.下面的代码是上一篇理论中的小例子 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # K近邻分类器 from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾花数据 from sklearn.tree import ...
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2020-06-28 22:54:43
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