摘要:
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CA 阅读全文
摘要:
背景:本文只是对机器学习相关知识的梳理和复习用,因此顺序上可能有些随意 摘要: 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较(或优缺点) 3.学习理论 4.特征选择方法 5.模型选择方法 6.特征工程 7.数据预处理 8.应用例子 内容: 1.各种算法的推导 线性回归(Liner Regression): 阅读全文