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

当我们说起某个人很nice的时候,通常指的是那个人心地善良,很好说话,很容易相处.(相反,aggressive的人很可能是不nice的,因为老想抢夺别人的东西,尤其是在资源有限的情况下,恨不得一个蛋糕吃掉90%以上.所以我们要远离那些为了自己的利益而不顾一切的人.) 言归正传,还是先看看"nice"是怎么定义的,在book <Linux Kernel Development> (3rd Edition) Page#44中, The Linux kernel implemen

几个人排成一排,分成两队.第一个人进入一队,第二个人进入第二队,第三个人进入第一队,以此类推. 给定一个正整数的数组(人的权重),返回两个整数的新数组/元组,其中第一个是第1组的总重量,第二个是第2组的总重量.数组大小至少为1.所有数字都是正数. function rowWeights(array){ //your code here let a = 0; let b = 0; for (let i=0;i<array.length;i++) { if (i % 2 == 0) { a += a

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解决策树): 1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/29980400 3.https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes/blob/master/%E5%91%A8%E5%BF%97%E5%8D%8E%E3%80%8AMachine%20Learnin

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

一.简介 决策树分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类.其典型算法包括ID3算法.C4.5算法.C5.0算法.CART算法等.每一个决策树包括根节点(root node),内部节点(internal node)以及叶子节点(leaf node). 根节点:表示第一个特征属性,只有出边没有入边,通常用矩形框表示. 内部节点:表示特征属性,有一条入边至少两条出边,通常用圆圈表示. 叶子节点:表示类别,只有一条入边没有出边,通常用三角表示. 决策树算法主要用于

决策树的定义 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 树是由节点和边两种元素组成的结构.理解树,就需要理解几个关键词:根节点.父节点.子节点和叶子节点. 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V

简介 决策树是一个预测模型,通过坐标数据进行多次分割,找出分界线,绘制决策树. 在机器学习中,决策树学习算法就是根据数据,使用计算机算法自动找出决策边界. 每一次分割代表一次决策,多次决策而形成决策树,决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面. 基本思想 树是由节点和边两种元素组成的结构.有这几个关键词:根节点.父节点.子节点和叶子节点. 父节点和子节点是相对的,子节点由父节点根据某一规则分裂而来,然后子节点作为新的父亲节点继续分裂,直至不能分裂为止.而根节点是没有父节点的节点,

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

KNN算法总结 KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.(监督) k近邻算法(knn)是一种基本的分类与回归的算法,k-means是一种基本的聚类方法. 在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 2)按照距离的

<Machine Learning in Action>-- Taoye给你讲讲决策树到底是支什么"鬼" 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程,具体可看: <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,优化SMO <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 关于SVM非线性相关的内容,我们留着下个星期来撕 这篇文章我们先来看看决策树的内容,决策树

1,Color Name:red    优点:方便记忆  缺点:数量少不支持透明度 2,HEX方式:#FFFFFF    优点:颜色种类多   缺点:换算复杂需要借助工具 3,RGB方式:rgb(255,0,0)    优点:支持的颜色种类多方便使用,    缺点:换算复杂需要借助工具 4,RGBA方式rgba(255,133,023,0.5)   前三个参数的取值范围是0~255,或者是百分比表示法,第三个代表透明度取值范围0~1 5,HSL方式:(色轮记忆法):HSL(120,100%,50

Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端算是半只脚踏进设计领域了,相信这些概念难不到你. 轻松管理颜色--color.js库 Color.js为前端开发者提供了一个简单的颜色管理的API.使用Color.js,你可以创建一个Color对象来方便的进行一系列的颜色操作,如格式转换.获取单一通道值等,而不用管具体的颜色模型以及相应的转换关系. 使用方式: <script src="h

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什么是ISP,他的工作原理是怎样的? ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是:扣暗电流(去掉底电流噪声),线性化(解决数据非线性问题),shading(解决镜头带来的亮度衰减与颜色变化),去坏点(去掉se

决策树基于时间的各个判断条件,由各个节点组成,类似一颗树从树的顶端,然后分支,再分支,每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段,构造和剪枝 构造: 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造,通常有三种节点 1. 根节点:就是树的最顶端,最开始那个节点  (选择哪些属性作为根节点) 2. 内部节点: 就是树中间的那些节点 (选择哪些属性作为子节点) 3. 叶节点: 就是树最底部的节点,也就是决策的结果(什么时候停止并得到目标状态,叶节点) 剪枝: 实现不需要太多的判断,同样可以得到不错的结果,防止过

前端设计如同一个人的着装与外表,站点的设计总是最先吸引人们的眼球.布局是否合理.风格是否简介.配色是否和谐,流程是否通畅,操作是否便捷,这些前端特效都影响着用户对站点的认可度.随着用户体验,可用性,可交互性等越来越多的前端术语的出现,前端设计已经不是简单的HTML.CSS.AJAX等元素的整合了,它更关注交互的流畅性.操作的便利性.流程的合理性.结构的清晰度以及可维护性.页面兼容性以及同后端程序的良好桥接等,应该能够在真正理解WEB应用的需求的基础上放眼全局,把握整个前端的设计方案,因此新的时期

这并不是npm上比较活跃的clolr包的中文文档,不过它在最后提到了: The API was inspired by color-js. Manipulation functions by CSS tools like Sass, LESS, and Stylus. 嗯,就是那个color-js.虽然大体功能一致,新的color库使用更简洁. Color.js是一个能加强前端开发中对颜色处理的第三方库. 假设你已经基本了解色彩通道.色彩空间.色相.饱和度.亮度.不透明度等概念.当然了,毕竟前端

  转自知乎和百度百科:从零开始学后期             文章: 冷暖色区分?冷暖肤色适用于那些色系的彩妆?    文章:干货 |如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) -蒜苗的回答     太强大了,又非常地接地气,赞一个              单独链接:干货|如何判断人体色冷暖?如何判断色彩冷暖?(值得收藏研读!) 冷暖色对比 由于色彩的冷暖差别而形成的色彩对比,称为冷暖对比.红.橙.黄使人感觉温暖;蓝.蓝绿.蓝紫使人感觉寒冷;绿与紫介于期间,另外,色彩的冷暖对比

目录 一.前言 二.色彩知识 2.1 色彩理论 2.1.1 成像原理 2.1.2 色彩模型和色彩空间 2.1.3 色彩属性 2.1.4 直方图 2.1.5 色调曲线 2.1.6 线性空间与Gamma空间 2.1.7 HDR和色调映射 2.2 颜色操作 2.2.1 基础操作 2.2.2 颜色插值 2.2.3 颜色混合 2.3 常用曲线 2.3.1 线性曲线 2.3.2 指数曲线 2.3.3 三角函数 2.3.4 贝塞尔曲线 2.3.5 Catmull–Rom曲线 2.3.6 其它曲线 特别说明 参