CART与决策树中的超参数 先前的决策树其实应该称为CART CART的英文是Classification and regression tree,全称为分类与回归树,其是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法,就是假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为"是"和"否",左分支是取值为"是"的分支,右分支是取值为"否"的分支,其可以解决分类问题,又可以解决回归问题,特点就是根据某一个维度d和某一个阈值

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

老师:非参数学习的算法都容易产生过拟合: 一.决策树模型的创建方式.时间复杂度 1)创建方式 决策树算法 既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: CART 创建决策树的方式:根据某一维度 d 和某一个 阈值 v 进行二分:(得到的是一个二叉树) scikit-learn 中的创建决策树的方式:CART(Classification And Regression Tree),也就是二叉树的方式: 创建决策树的方式有多种:ID3.C4.5.C5.0.CART: 2)二叉树的实际复杂度 预测样本时的

 在设置jboss的参数中,maxThreads(最大线程数)和acceptCount(最大等待线程数)是两个非常重要的指标,直接影响到程序的QPS.本文讲解jboss连接的运行原理,以及如何设置这两个参数.      最佳线程数:      在做压力测试时,刚开始,随着并发量的增加,QPS也会随之增大,但当并发量超过一个阀值之后,QPS就不会再增大,甚至很多时候还会降低,类似于下图.而这个阀值就是我们所说的最佳线程数,他也是设置jboss时的maxThreads参数时的重要指标.       

参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念: 熵:表示一个随机变量的复杂性或者不确定性. 假如双十一我要剁手买一件衣服,但是我一直犹豫着要不要买,我决定买这件事的不确定性(熵)为2.6. 条件熵:表示在直到某一条件后,某一随机变量的复杂性或不确定性. 我在看了这件衣服的评价后,我决定买衣服这件事的不确定性是1.2. 我在线下实体店试穿衣服后,我决定买衣服这件事的不确定性是0.9. 信息增益:表示在知道某一条件后,某一随机变量的不确定性的减少量. 上面条件熵给出了两个: 一个是

谈到深度学习,就不得不谈到tensorflow 在tensorflow之后出了2.0版本,相比之前有了很大的改变,趁着假期赶紧冲冲冲! 稍微学习了一些基础,做一个自我总结,作为一些基础的知识不再过多重复,有需要的自己上网查询. 写了一些代码,尽可能给出了必要的注释,具体的数学知识或者环境.运行问题欢迎留言讨论 使用语言为python 3.x 1.梯度下降 # 深度学习中不用担心局部极值点# model.compile(optimizer='adam', loss='mse')中 optimiza

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参

前言: Tcp/ip协议对网络编程的重要性,进行过网络开发的人员都知道,我们所编写的网络程序除了硬件,结构等限制,通过改动Tcp/ip内核參数也能得到非常大的性能提升, 以下就列举一些Tcp/ip内核參数,解释它们的含义并通过改动来它们来优化我们的网络程序,主要是针对高并发情况. 这里网络程序主要指的是server端 1. fs.file-max 最大能够打开的文件描写叙述符数量.注意是整个系统. 在server中.我们知道每创建一个连接,系统就会打开一个文件描写叙述符,所以,文件描写叙述符打开

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9ATextCNN%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline.对于文本分类而言f

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程. •分类和聚类 •分类(Classification)就是按照某种标准给对象贴标签,再根据标签来区分归类,类别数不变. •聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.   C4.5算法应该解决的问题有哪些呢? 一.如何选择测试属性构造决策树? 二.对于连续变量决策树中的测试是怎样的呢? 三.如何选择处理连

1. 算法背景介绍 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法.它是一种监管学习,所谓监管学习说白了很简单,就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类.这样的机器学习就被称之为监督学习.C4.5分类树就是决策树算法中最流行的一种.下面给出一个数据集作为算法例子的基础,比如有这么一个数据集,如下: 我们将以这个数据集作讨论的基础.进行分类的目的就是根据某一天的天气状态,如天气,温度,湿度,是否刮风,来

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

(2017-05-18 银河统计) 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. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确

Kafka监控 五个维度来监控Kafka 监控Kafka集群所在的主机 监控Kafka broker JVM的表现 监控Kafka Broker的性能 监控Kafka客户端的性能.这里的所指的是广义的客户端——可能是指我们自己编写的生产者.消费者,也有可能是社区帮我们提供的生产者.消费者,比如说Connect的Sink/Source或Streams等 监控服务器之间的交互行为 主机监控 个人认为对于主机的监控是最重要的.因为很多线上环境问题首先表现出来的症状就是主机的某些性能出现了明显的问题.此

关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 1.首先从步长和迭代次数入手,选择一个较大的步长,和较小的迭代次数.可以将步长设置为0.1,迭代次数从20-100网格搜索. 2.找到最合适的迭代次数,对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最少样本数min_samples_split进行网格搜索,最大深度3-15,样本100-800. 3.找到一个最大深度,由于min_

1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数. 下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用. 2. GBDT类库boost

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache