一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例 2017-05-27 全球人工智能 >>>>>>欢迎投稿:news@top25.cn<<<<<< 文章来源:github      采编:lily 本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码.

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

用bayes公式进行机器学习的经典案例 从本科时候(大约9年前)刚接触Bayes公式,只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A) 到硕士期间,机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以"先验概率",而不知"先验"二字到底从何而来. 再到工作了几年之后重回校园,重新拾起对求知的热情,重新用向小白讲述Bayes公式的态度,讲述自己对它最朴素的理解.尽量让像我一样刚入门的小白同学们,能用生活中最朴素的例子找到bayes公式中,"先验&q

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

js的简介: JavaScript是一种能让你的网页更加生动活泼的程式语言,也是目前网页中设计中最容易学又最方便的语言. 你可以利用JavaScript轻易的做出亲切的欢迎讯息.漂亮的数字钟.有广告效果的跑马灯及简易的选举,还可以显示浏览器停留的时间.让这些特殊效果提高网页的可观性. javascript现在可以再网页上做很多很多事情,网页特效,操作dom,html5游戏(基于html5和JavaScript的结合),动画等等特效,还可以实现拉去后台数据(通过ajax),不仅可以做前台还可以做后

1. jQuery的基本信息:  1.1 定义: jQuery是JavaScript的程序库之一,它是JavaScript对象和实用函数的封装, 1.2 作用: 许多使用JavaScript能实现的交互特效,使用jQuery都能完美地实现,下面通过五个用途来更多的了解. 1.2.1 访问和操作DOM元素 1.2.2 制作页面样式 1.2.3 对页面时间的处理 1.2.4 方便地使用jQuery插件 1.2.5 与Ajax的完美结合 1.3 优势: 想必有人就会问了:为什么人们会更多的选择jQue

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

Linux运维之道(大量经典案例.问题分析,运维案头书,红帽推荐) 丁明一 编   ISBN 978-7-121-21877-4 2014年1月出版 定价:69.00元 448页 16开 编辑推荐 1.<Linux运维之道>从运维工作的实际需求出发,全面讲解相关的技术.经典案例,以及常见问题的解决方案. 2.作者丁明一具有丰富的实践及教学经验,且非常认真,本书是其呕心沥血之作,不仅内容精益求精,代码的编排作者也花了一些心思,可见其缜密. 3.本书得到了多位业内专家的强烈推荐,包括红帽大中华区考

在过去的10年里,网页设计师使用 Flash.JavaScript 或其他复杂的软件和技术来创建网站.但现在你可以前所未有的快速.轻松地设计或创造互动的.有趣好看的网站.如何创建?答案是 HTML5 . 这篇文章向大家展示20个创新的 HTML5 网站.看看这些惊人的 HTML5 网站,从这些优秀的 HTML5 网站获取灵感并应用在自己的网站中.希望你会喜欢这个集合. 您可能感兴趣的相关文章 15个精美的 HTML5 单页网站作品 10个很酷的 HTML5 字体应用网站 12个精美的 HTML5

英文出自:Streamcomputing 转自:http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817319-the-application-areas-opencl-can-be-used 摘要:个经典案例.有人将其称之为OpenCL计算领域的13个"小巨人". 一.Dense Linear Algebra(稠密线性代数) 级(矢量/矢量vector/vector),2级(矩阵/矢量),3级(矩阵/矩阵),应用范围极其广泛. 应用范围: 线性代数:LA

//php中foreach()函数与Array数组经典案例讲解 function getVal($v) { return $v; //可以加任意检查代码,列入要求$v必须是数字,或过滤非法字符串等.} //以下一段代码其实很简单,对于新手还是老手都比较难读,不建议这样写代码,代码要安全,高效,易读易用.写一个别人难理解的代码并不是明智的选择. // 读懂以下代码需要知道 foreach 循环的用法 //$_GET $_POST $_COOKIE 数组 ,PHP变量 , PHP运算符,函数以下两行

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用

CART:Classification and regression tree,分类与回归树.(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成.它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍. 1.回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}. 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为: 则平方误差为: 假如使

本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出. 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数. CART算法有两步: 决策树生成和剪枝. 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂,使得

引言:在昨天的文章<无线键鼠监听与劫持>中,我们提到今天会向您介绍一个无线键鼠的监听与劫持的经典案例,<MouseJack>:MouseJack能利用无线鼠标和键盘存在的一些问题,达到伪装成键盘并实现任意按键的效果. 关于无线键鼠的监听与劫持有两个比较有参考价值的案例.其中之一就是MouseJack,它能利用无线鼠标和键盘存在的一些问题,达到伪装成键盘并实现任意按键的效果.造成的危害是可以伪装键盘输入任意命令控制计算机,甚至通过命令脚本下载病毒或者木马进行进一步的攻击. Mouse

weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/31513065 上一篇已经实现了这个项目的整体的HTML和CSS: HTML5 CSS3 经典案例:无插件拖拽上传图片 (支持预览与批量) (一) 这篇博客直接在上篇的基础上完成,最终效果: 效果图1: 效果图2: 好了,请允许我把图片贴了两遍,方便大家看效果了~ 可以看出我们的图片的li的html其实还是挺复杂的,于是我把html文档做了一些修改: <span style=&quo

分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型.通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等.一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR,Linear Regression).回归分析用在神经网络上,其最上层不需要加上softmax函数,而是直接对前一层累加即可.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题的预测结果是