Mahout决策森林算法 一.决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之 间的一种映射关系.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵,这一度量是基于信息学理论中熵的概念. 决…

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.…

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…

 一.机器学习常用开发软件:Spark.Scala 1. Spark简介: MLlib包含的库文件有: 分类 降维 回归 聚类 推荐系统 自然语言处理 在线学习 统计学习方法:偏向理论性,数理统计的方法,对实时性没有特别要求: 机器学习:偏向工程化(包含数据预处理.特征选择.参数优化),有实时性要求,旨在构造一个整体的系统,如在线学习等: 概率图模型:构建一个统一的方法论,可以解决一些时序模型,概括了表示.推理.学习的流程,如贝叶斯网络等. Spark在Standalone模式下的工作原理: 首…

机器学习中的数学 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原创文章,如需转载请保留出处 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 Taylor 展式与拟牛顿 索引 taylor展式 计算函数值 解释gini系数公式 平方根公式 牛顿法 梯度下降算法 拟牛顿法 DFP BFGS Taylor公式 如果函数在x0点可以计算n阶导数,则有Taylor展开 如果取x0=0,则有Taylor的麦克劳林公式. Taylor公式的应用1:函数值计算 计算\(e^{x}\) 则我们现在的…

2015ICCV会议最佳论文奖,即有着"计算机视觉界最高奖"之称的马尔奖(Marr Prize)授予了由微软剑桥研究院(Microsoft Research, Cambridge UK).卡内基梅隆大学和意大利布鲁诺凯斯勒研究中心(Fondazione Bruno Kessler)合作的论文"深度神经决策森林(Deep Neural Decision Forests)".论文提出将分类树模型和深度神经网络的特征学习相结合进行端到端训练的深度学习方法.该方法使用决策森…

微软推 Azure 机器学习工具:Algorithm Cheat Sheet [日期:2015-05-15] 来源:CSDN  作者:Linux [字体:大 中 小]   Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法,现在你可以使用它来构建预测分析解决方案.这些算法可用于一般的机器学习:回归分析.分类.聚类和异常检测,且每一个都可以解决不同类型的机器学习问题. 现在的问题是,是否有什么工具之类的东西可帮助找出如何选择一个合适的机器学习算法,并根据具体的方案?…

人工智能概述 人工智能的定义 · 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力 · 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测 · 思考:通过什么途径才能让机器具备这样的能力? · 举一个例子: 机器也需要学习 什么是机器学习 机器学习的定义 · 机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术. 什么是机器学习 理解模型 模型可以根据X的数值计算出Y的值,简单的说,如果有一个函数,输入一组X的数值(特征值),机器计算出中Y(预测值)的数值,f(x) =…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retain这件事,插入231n的一页PPT.总之:数据多,筹码多,再大胆训练更多的weight:否则,别胡闹. 这里有lots of pretrained ConvNets:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo CS231n Winter 2016: Le…