最近学习<西瓜书>的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤. AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个学习器: 第二个需要修正第一个的错误:筛选出错误并把它们放大: 第三个再修正之前的错误: 重复以上步骤,直到学习器数目达事先指定的值,再将这些学习器进行加权结合. 给定数据集如下: 注: 1)y的取值只

引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217 Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own

1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一. 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义. 二. 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性. 三. 能够同时处理数据型和常规型属性.其他的技术往往要求数据属性的单一. 四. 决策树是一个白盒模型.如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式. 五. 易于通过静态测试来对模型进行评测.表示有可能测量该

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的.模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&

Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语"pull up by your own bootstraps",意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重

最近在看<机器学习实战>的时候萌生了一个想法,自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己对书本的理解,顺便还可以在github拉拉人气.刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切,看完长相看学历,看完学历看收入.如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗!github项目:huatian-funny,下面就详细的阐释一下. 数据爬取 之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

已知:流感训练数据集,预定义两个类别: 求:用ID3算法建立流感的属性描述决策树 流感训练数据集 No. 头痛 肌肉痛 体温 患流感 1 是(1) 是(1) 正常(0) 否(0) 2 是(1) 是(1) 高(1) 是(1) 3 是(1) 是(1) 很高(2) 是(1) 4 否(0) 是(1) 正常(0) 否(0) 5 否(0) 否(0) 高(1) 否(0) 6 否(0) 是(1) 很高(2) 是(1) 7 是(1) 否(0) 高(1) 是(1) 原理分析: 在决策树的每一个非叶子结点划分之前,先

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

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议 决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器 缺点:可能会发生过度匹配问题 使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器

1.安装graphviz.下载地址在:http://www.graphviz.org/.如果你是linux,可以用apt-get或者yum的方法安装.如果是windows,就在官网下载msi文件安装.无论是linux还是windows,装完后都要设置环境变量,将graphviz的bin目录加到PATH,比如我是windows,将C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/加入了PATH 2.安装python插件graphviz: pip install gra

决策树是一种常见的分类与回归机器学习算法,由于其模型表达性好,便于理解,并能取得较好的效果,而受到广泛的应用.下图是一个简单的决策树,决策树每个非叶子节点包含一个条件,对于具有连续值的特征,该条件为一个上界,如果实例对应的特征值小于该上界则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点,对于具有离散值的特征,该条件为一个子集,如果实例对应的特征值属于该子集则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点.如此下去,一个实例从根节点开始,不断地被划分,直到叶子节点.对于分类问题,叶子节点输出其类别,对于回归问题,

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

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别

决策树 算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是提供一种方法,计算机可以根据这种方法得到我们所需要的决策树.这个方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价

此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S)   = PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算: Gain(S,Sv) = Entropy(S) - (|Sv|/|S|)ΣEntropy(Sv); 举例: 转化数据输入: 5 14 Outlook Sunny Sunny Overcast Rain Rain Rain Overcast Sunny Sunny Rain Sunny Overcast Overcast Rai

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

决策树是一种非常经典的分类器,它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏.比如猜一个动物: 问:这个动物是陆生动物吗? 答:是的. 问:这个动物有鳃吗? 答:没有. 这样的两个问题顺序就有些颠倒,因为一般来说陆生动物是没有鳃的(记得应该是这样的,如有错误欢迎指正).所以玩这种游戏,提问的顺序很重要,争取每次都能够获得尽可能多的信息量. AllElectronics顾客数据库标记类的训练元组 RID age income student credit_rating Class: buys_comput