谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别…
1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛以及Kaggle数据科学竞赛,参赛者对随机森林的使用占有相当高的比例.此外,据我的个人了解来看,一大部…
作者:Poll的笔记 博客出处:http://www.cnblogs.com/maybe2030/  阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场…
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…
本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u…
1.简单概念描述 决策树的类型有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的,这里不做详解,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的,本次定义主要针对ID3算法.下面我们介绍信息熵的定义. p(ai):事件ai发生的概率 I(ai)=-log2(p(ai)):表示为事件ai的不确定程度,称为ai的自信息量 H=sum(p(ai)*I(ai)):称为信源S的平均信息量—信息熵 Gain = BaseEntropy – newEntropy…
目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…
生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒  打喷嚏 农夫 过敏  头痛 建筑工人 脑震荡  头痛 建筑工人 感冒  打喷嚏 教师 感冒  头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患…
A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0   Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will d…