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Author：LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用组合分类器进行处理分析。 介绍 我们使用多专家组合的全局方法，构造并行的架构，对于给定的一个测试集输入，所有的基学习器都产生进行训练，并给出测试样本的输出，我们将各个输出都保存起来 以进 阅读全文
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Author：LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用多层感知机模型得到结果。 多层感知机模型介绍 多层感知器(MLP)是一种前馈的人工神经网络，映射一组输入向量到一 组输出向量，具有显著的学习和推理 能力，适合应用于复杂的分类问题。 一个 阅读全文
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Author：LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用Logistic得到结果。 逻辑回归算法介绍 对一些现有的数据点进行值的拟合过程，就叫做回归。 逻辑回归虽然带回归二字，但一般并不算是用于回归，更多的还是偏向于分类。 需要找出一个预测函 阅读全文
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Author：LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用支持向量机算法对数据进行处理分析。 支持向量机介绍 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 阅读全文
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Author：Liedra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用随机森林算法对数据进行处理分析。 随机森林介绍 首先了解一下集成学习，集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷，从而整合起多个模型，取长补短，避免局限 阅读全文
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Author：Liedra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用决策树算法对数据进行处理分析。 决策树介绍 决策树算法本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。有监督学习。 常见的决策树算法有ID3，C4.5，CART。 ID3：采取信息增益来作为纯度的 阅读全文