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anranhui

決策樹中經(jīng)常用熵作為判別條件而不是基尼不純度？基尼不純度是什么？

絕大部分情況下熵（entropy）和基尼指數(shù)（Gini Index）在決策樹節(jié)點(diǎn)分裂時做出的決策都是等價的。先看一下如何定義節(jié)點(diǎn)分裂時的不純度函數(shù)（impurity）有三種（假設(shè)有k個類別）：不難看出，三個函數(shù)均為凸函數(shù)。只不過誤分率（函數(shù)1）是分段線性函數(shù)（piece-wise linear），有時候節(jié)點(diǎn)分裂會無法降低不純度。所以函數(shù)2和3一般是常采用的手段，它們的優(yōu)勢如下：二者

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PhilipLiang

決策樹剪枝策略及優(yōu)缺點(diǎn)

預(yù)剪枝在決策樹的生長過程中限制其規(guī)模，使其較早的停止生長。對每個節(jié)點(diǎn)劃分前用驗證集進(jìn)行估計，通過比較劃分前后的驗證集精度來判斷是否剪枝。若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分不能帶來決策樹泛化能力的提升，則停止劃分并標(biāo)記當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為葉子結(jié)點(diǎn)。優(yōu)缺點(diǎn)：預(yù)剪枝使得決策樹的很多分支沒有“展開”，降低了過擬合的風(fēng)險，還能夠減少決策樹的訓(xùn)練時間以及預(yù)測事件開銷。但是，有些分支可能當(dāng)前劃分不能提升模型的泛化性能甚至導(dǎo)致泛化性能

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PhilipLiang

ID3，C4.5，CART算法對比

ID3ID3決策樹可以有多個分支，但是不能處理特征值為連續(xù)的情況。在ID3中，每次根據(jù)“最大信息熵增益”選取當(dāng)前最佳的特征來分割數(shù)據(jù)，并按照該特征的所有取值來切分，也就是說如果一個特征有4種取值，數(shù)據(jù)將被切分4份，一旦按某特征切分后，該特征在之后的算法執(zhí)行中，將不再起作用。ID3算法十分簡單，核心是根據(jù)“最大信息熵增益”原則選擇劃分當(dāng)前數(shù)據(jù)集的最好特征，信息熵是信息論里面的概念，是信息的度量方式

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PhilipLiang

機(jī)器學(xué)習(xí)第二天作業(yè)知識點(diǎn)整理

KMeans的原理先從沒有標(biāo)簽的元素集合A中隨機(jī)取k個元素作為k個子集各自的中心分別計算剩下的元素到k個子集中心的距離，將這些元素分別劃歸到最近的子集根據(jù)聚類結(jié)果，重新計算中心（子集中所有元素各個維度的算數(shù)平均數(shù)）將集合A中全部元素按照新的中心然后再重新聚類重復(fù)以上步驟，直到聚類的結(jié)果不再發(fā)生變化KMeans的優(yōu)點(diǎn)原理比較簡單，實現(xiàn)也很容易，收斂速度快。球狀聚類效果較優(yōu)

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anranhui

scikit-learn算法選擇路徑圖【scikit-learn algorithm cheat sheet】

中文翻譯版本英文原版英文原版鏈接：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

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anranhui

SVD-矩陣奇異值分解 —— 原理與幾何意義

1.簡介SVD 全稱：Singular Value Decomposition。SVD 是一種提取信息的強(qiáng)大工具，它提供了一種非常便捷的矩陣分解方式，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中十分有意思的潛在模式。主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：隱性語義分析 (Latent Semantic Analysis, LSA) 或隱性語義索引 (Latent Semantic Indexing, LSI)；推薦系統(tǒng) (Recommend

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