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一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法（附圖文詳解）: 2019-09-25; 作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘說(shuō)起分類算法，相信學(xué)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)都能侃上一二。可是，你能夠如數(shù)家珍地說(shuō)出所有常用的分類算法，以及他們的特征、優(yōu)缺點(diǎn)嗎？比如說(shuō)， ...

概率統(tǒng)計(jì)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用是什么？: 2019-05-05; 機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及到很多的數(shù)學(xué)工具，相信這是眾所周知的事情，這些數(shù)學(xué)工具的使用能夠解決很多機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題。可見(jiàn)，如果能夠熟練地運(yùn)用數(shù)學(xué)工具，我們就能夠更加高效地進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的工作。在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常有 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)算法的優(yōu)缺點(diǎn)之 ID3、C4.5算法和Adaboosting: 2019-04-03; 大家都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多算法，比如說(shuō)決策樹(shù)，隨機(jī)森林，線性回歸等等，其實(shí)這些算法都是有很多優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也是有很多的缺點(diǎn)。我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹一下ID3、C4.5算法、CART分類與回歸樹(shù)和Adab ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)算法優(yōu)缺點(diǎn)之樸素貝葉斯算法: 2019-04-01; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多算法，而有一種算法有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)背景，并且被廣泛使用，這種算法就是樸素貝葉斯算法。當(dāng)然，樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)有很多，但這種算法的缺點(diǎn)也是我們不能忽視的，那么大家知道不知道 ...

概率統(tǒng)計(jì)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用: 2019-03-22; 在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，我們會(huì)接觸到很多的數(shù)學(xué)知識(shí)，而這些數(shù)學(xué)知識(shí)有很多，比如說(shuō)線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)。如果線性代數(shù)可以看成是數(shù)量還有結(jié)構(gòu)的組合的話，那么概率統(tǒng)計(jì)就可以看成是模型還有數(shù)據(jù)的組合 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟都有哪些（四）: 2019-02-19; 在上一篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩個(gè)步驟，也就是評(píng)價(jià)步驟和優(yōu)化步驟，這些步驟都涉及到了很多的數(shù)學(xué)工具，我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹一下這些數(shù)學(xué)工具，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步：先學(xué)會(huì)這6種常用算法: 2018-06-15; 機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步：先學(xué)會(huì)這6種常用算法機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不乏算法，但眾多的算法中什么是最重要的?哪種是最適合您使用的?哪些又是互補(bǔ)的?使用選定資源的最佳順序是什么?今天筆者就帶大家一起來(lái)分析一下。通用 ...

r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn): 2018-06-14; r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn) 0.節(jié)點(diǎn)和結(jié)點(diǎn)的區(qū)別：節(jié)點(diǎn)為兩線相交，不為終點(diǎn)；而結(jié)點(diǎn)為兩線相交為終點(diǎn)，沒(méi)有延伸； 1.分支節(jié)點(diǎn)：它指向其他的節(jié)點(diǎn)，所以是度不為0的節(jié)點(diǎn)。 vs 葉子結(jié)點(diǎn)：度為0的結(jié)點(diǎn) 2.度：結(jié)點(diǎn)擁有 ...

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)分析: 2018-06-13; R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)分析決策樹(shù)是附加概率結(jié)果的一個(gè)樹(shù)狀的決策圖，是直觀的運(yùn)用統(tǒng)計(jì)概率分析的圖法。機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，它表示對(duì)象屬性和對(duì)象值之間的一種映射，樹(shù)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示對(duì)象屬性的判 ...

使用R完成決策樹(shù)分類: 2018-06-13; 使用R完成決策樹(shù)分類傳統(tǒng)的ID3和C4.5一般用于分類問(wèn)題，其中ID3使用信息增益進(jìn)行特征選擇，即遞歸的選擇分類能力最強(qiáng)的特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比進(jìn)行特征選擇。特征A對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)D的 ...

用R軟件做分類樹(shù)和回歸樹(shù)（CART）: 2018-05-29; 用R軟件做分類樹(shù)和回歸樹(shù)（CART）決策樹(shù)（Decision Tree）又稱為判定樹(shù)，是運(yùn)用于分類的一種樹(shù)結(jié)構(gòu)。其中的每個(gè)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internal node）代表對(duì)某個(gè)屬性的一次測(cè)試，每條邊代表一個(gè)測(cè)試結(jié)果，葉結(jié)點(diǎn)（leaf） ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹(shù)算法: 2018-03-22; 機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-決策樹(shù)算法【咱們的目標(biāo)】系列算法講解旨在用最簡(jiǎn)單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無(wú)趣的機(jī)器學(xué)習(xí)，適合對(duì)數(shù)學(xué)很頭疼的同學(xué)們，小板凳走起！決策樹(shù)模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中最經(jīng)典的算法之一 ...

利用R語(yǔ)言如何判別和分類: 2018-01-21; 利用R語(yǔ)言如何判別和分類判別分析（discriminant analysis）是一種分類技術(shù)。它通過(guò)一個(gè)已知類別的“訓(xùn)練樣本”來(lái)建立判別準(zhǔn)則，并通過(guò)預(yù)測(cè)變量來(lái)為未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。 ...

r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn): 2018-01-21; r語(yǔ)言做決策樹(shù)代碼實(shí)現(xiàn) 0.節(jié)點(diǎn)和結(jié)點(diǎn)的區(qū)別：節(jié)點(diǎn)為兩線相交，不為終點(diǎn)；而結(jié)點(diǎn)為兩線相交為終點(diǎn)，沒(méi)有延伸； 1.分支節(jié)點(diǎn)：它指向其他的節(jié)點(diǎn)，所以是度不為0的節(jié)點(diǎn)。 vs 葉子結(jié)點(diǎn)：度為0的結(jié)點(diǎn) 2.度：結(jié)點(diǎn)擁有 ...

R語(yǔ)言使用樸素貝葉斯分類算法: 2018-01-15; 樸素貝葉斯分類器也是一類基于概率的分類器，它源于貝葉斯理論，假設(shè)樣本屬性之間相互獨(dú)立。操作利用樸素貝葉斯分類器對(duì)churn數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類：導(dǎo)入e1071庫(kù)，使用naiveBayes函數(shù)構(gòu)建分類器 library(e1071) class ...

python編寫(xiě)樸素貝葉斯用于文本分類: 2018-01-08; python編寫(xiě)樸素貝葉斯用于文本分類樸素貝葉斯估計(jì) 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立分布假設(shè)的分類方法。首先根據(jù)特征條件獨(dú)立的假設(shè)學(xué)習(xí)輸入/輸出的聯(lián)合概率分布，然后基于此模型，對(duì)給定的輸入 ...

文本分類常用算法比較: 2017-12-10; 文本分類常用算法比較本文對(duì)文本分類中的常用算法進(jìn)行了小結(jié)，比較它們之間的優(yōu)劣，為算法的選擇提供依據(jù)。一、決策樹(shù)（Decision Trees）優(yōu)點(diǎn)： 1、決策樹(shù)易于理解和解 ...

樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類: 2017-12-10; 樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類學(xué)習(xí)了那么多機(jī)器學(xué)習(xí)模型，一切都是為了實(shí)踐，動(dòng)手自己寫(xiě)寫(xiě)這些模型的實(shí)現(xiàn)對(duì)自己很有幫助的，堅(jiān)持，共勉。本文主要致力于總結(jié)貝葉斯實(shí)戰(zhàn)中程序代碼的實(shí)現(xiàn)（python）及樸 ...

關(guān)于推薦算法的一些思考: 2017-10-16; 關(guān)于推薦算法的一些思考最近做了一個(gè)交叉銷售的項(xiàng)目，梳理了一些關(guān)鍵點(diǎn)，分享如下，希望對(duì)大家有所啟發(fā) 核心目標(biāo)：在有限資源下，盡可能的提供高轉(zhuǎn)化率的用戶群，輔助業(yè)務(wù)增長(zhǎng) 初步效果：商家ROI值為50 ...

R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記: 2017-07-21; R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹(shù)，隨機(jī)森林，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預(yù)測(cè)效果也比較不錯(cuò)，交叉驗(yàn)證結(jié)果也能被接受。下 ...

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