Decision Trees/ Machine Learning Durga Gaddam August 29, 2016 Objective: The objective of the article is to identify the risk of a bank loan. In this article we will develop a credit approval model using C5.0 decision trees. Decision Trees: Decision…

知识点:http://www.cnblogs.com/allenblogs/tag/PMbook/ 读书笔记: http://www.cnblogs.com/lensin/category/455380.html同步练习: http://www.cnblogs.com/samurai/category/70060.html 一.PMP考试的难点 1.涉及面广,只要看一看PMBOK指南,就可以知道其覆盖的知识面之广,除项目管理本身的一些概念.过程以外,PMP考试还会涉及以下学科: 管理学.项目管理…

大数据下的游戏营销模式革新 邓大付博士腾讯专家工程师 Bio:毕业于华中科技大学,现任腾讯IEG运营部数据中心技术副总监,负责腾讯游戏的数据挖掘相关工作,包括有用户画像,推荐系统,基础算法研究等.主要感兴趣的领域包括有分布式计算平台系统架构,机器学习算法等. =================================================== 这个讲座时间比较短,内容也比较少,不过还是让我开拓了眼界,比如TX游戏数据的规模.游戏服务器的规模以及游戏中一些算法.模型的应用. ==…

不同于国外的网贷平台以信用借款标为主,在中国,我们投资网贷平台会看到多样借款标,而投资人往往弄不清自己投资的标属于什么类型的标,特点怎么样,风险如何. 抵 押 标 定义:借款人用自己的房屋车辆等实物在平台进行抵押后所发布的借款标.抵押物需要经过评估并在相关部门(房管局或车管所)办理抵押登记手续.对于抵押物,平台大都采取非足值抵押,一般为抵押物评估净值的60%-80%. 特点:平台借款标显示标记“押”,抵押标是经过网站经过严格核查借款人资产负债,根据借款人的信用状况,签订抵押担保手续,借款人必须在…

决策树是什么 决策树是基于树结构来进行决策,这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制.例如,我们要对"这是好瓜吗?"这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断或"子决策":我们先看"它是什么颜色?",如果是"青绿色",则我们再看"它的根蒂是什么形态?",如果是"蜷缩",我们再判断"它敲起来是什么声音?",最后我们得出决策:这是一个好瓜.这个决策如图所示: 决策…

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,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

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…

春节后第一个工作周,来自南京的投资人李宏(化名)频繁游走于两个维权群,因为在江苏淮安的网贷平台投资经历,他结识了136名P2P投资人. 在他们的QQ群里,每个投资人的备注均为网名+投资额,如他自己的“卡卡西31W”,群里交流的并不是P2P的投资经验,而是如何追回投资,以及最新一次到淮安维权的地点.形式.可能的结果. 上周早些时候,南京媒体报道了盱眙县一名政协委员被撤职批捕的新闻,一道被批捕的还有,这名前政协委员的三位合伙人.检察方给予的理由是:“以非法占有为目的,虚构从事P2P融资中介的事实,发…

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,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最…