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2019年1月29日
决策树和随机森林
摘要: 决策树 决策树是一种基本的分类方法,当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中,每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包括三个步骤:特征选择、决策树
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posted @ 2019-01-29 16:30 守护式等待
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朴素贝叶斯
摘要: 朴素贝叶斯
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posted @ 2019-01-29 16:01 守护式等待
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k近邻算法(KNN)
摘要: k近邻算法(KNN) 定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
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posted @ 2019-01-29 15:48 守护式等待
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模型训练与优化
摘要: 数据集拆分 交叉验证 网格搜索 通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值), 这种叫超参数。但是手动过程繁杂,所以需要对模型预设几种超参数组 合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建 立模型。 精确率(Precision)与召回率(Recall)
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posted @ 2019-01-29 15:21 守护式等待
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