摘要:
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv ... 阅读全文
摘要:
一、算法流程 step1:计算信息熵 step2: 划分数据集 step3: 创建决策树 step4: 利用决策树分类 二、信息熵Entropy、信息增益Gain 重点:选择一个属性进行分支。... 阅读全文
摘要:
一、写在前面 本系列是对之前机器学习笔记的一个总结,这里只针对最基础的经典机器学习算法,对其本身的要点进行笔记总结,具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍,这里顺便推荐一下Machine Learning in Action一书和Ng的公开课,当然仅有这些是远远不够的,更... 阅读全文