摘要：
Recurrent Neural Networks Recurrent neural networks are networks with loops in them, allowing information to persist. A recurrent neural network can b 阅读全文
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http://www.win-vector.com/dfiles/LogisticRegressionMaxEnt.pdf https://www.zhihu.com/question/24094554 $\pi(x(i))_v$ 表示模型输出的样本$x_i$属于类别$v$的概率 对于多类分类： 表 阅读全文
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优点： 1）能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择（特征列采样） 2）训练完后，能够返回特征的重要性 3 ) 训练时树与树之间是相互独立的,易于并行化 4）可以处理缺失特征（决策树的优点） 缺点: 分裂的时候，偏向于选择取值较多的特征 http://blog.csdn.ne 阅读全文
摘要：
缺失值问题可以从三个方面来考虑 1. 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失值，如何处理？（计算分裂损失减少值时，忽略特征缺失的样本，最终计算的值乘以比例（实际参与计算的样本数除以总的样本数）） 假如你使用ID3算法，那么选择分类属性时，就要计算所有属性的熵增(信息增益，Gain)。假设10个样本， 阅读全文