【udacity】机器学习-决策树

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【udacity】机器学习-决策树

Evernote Export 1.监督学习我们向系统中输出样本,并且告诉系统样本标签(target),系统用我们给出的不同样本的成功与失败的信息,构建它对成功或失败的因素的理解. 2.分类与回归之间的区别分类知识一个获取某类输入的过程,然后将它(x)映射到某些离散标签(T or F) 分类与回归的区别分类是从某中输入映射到某些可能代表概念的少量离散值回归是从某种输入空间映射到某个实际数组分类的输出最终是几个固定的离散值回归的输出最终是连续的值域 3.分类学习术语解释 1.inst…

DNS通道检测国内学术界研究情况——研究方法：基于特征或者流量，使用机器学习决策树分类算法居多

http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD<浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术>DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术.3.1 特征匹配技术特征匹配技术通过网络通信报文特征来识别 D N S 隐蔽通道 . S n o r t 通过以下规则来识别NSTX和Iodine隐蔽通道:alert udp…

机器学习-决策树 Decision Tree

咱们正式进入了机器学习的模型的部分,虽然现在最火的的机器学习方面的库是Tensorflow, 但是这里还是先简单介绍一下另一个数据处理方面很火的库叫做sklearn.其实咱们在前面已经介绍了一点点sklearn,主要是在categorical data encoding那一块.其实sklearn在数据建模方面也是非常666的.一般常用的模型都可以用sklearn来做的.既然它都这么牛逼了,咱们为啥还要学TensorFlow呢?其实主要的原因有两个,一是因为Google在流量方面的强势推广,导致绝…

机器学习决策树ID3算法，手把手教你用Python实现

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第21篇文章,我们一起来看一个新的模型--决策树. 决策树的定义决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型,非常直观容易理解,并且和数据结构的结合很紧密.我们学习的门槛也很低,相比于那些动辄一堆公式的模型来说,实在是简单得多. 其实我们生活当中经常在用决策树,只是我们自己没有发现.决策树的本质就是一堆if-else的组合,举个经典的例子,比如我们去小摊子上买西瓜.水果摊的小贩都是怎么做的?拿起西瓜翻滚一圈,看一眼,然后伸…

深入了解机器学习决策树模型——C4.5算法

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第22篇文章,我们继续决策树的话题. 上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法--ID3算法,也就是每次选择一个特征进行拆分数据.这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉,整个建树的过程非常简单.如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门去回顾一下: 如果你还不会决策树,那你一定要进来看看既然我们已经有了ID3算法可以实现决策树,那么为什么还需要新的算法?显然一定是做出了一些优化或者是进行了一些改进,不然新算…

机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述:以树为基础的方法可以用于回归和分类.树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树,所以这种方法也叫决策树方法bagging,随机森林,boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法机制…

python 机器学习决策树

决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型 source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action 运行demo 重要参考学习:http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/detai…