1.J48原理 基于从上到下的策略,递归的分治策略,选择某个属性放置在根节点,为每个可能的属性值产生一个分支,将实例分成多个子集,每个子集对应一个根节点的分支,然后在每个分支上递归地重复这个过程.当所有实例有相同的分类时,停止. 问题:如何选择根节点属性,建立分支呢? 例如:weather.arff 我们希望得到的是纯分裂,即分裂为纯节点,希望找到一个属性,它的一个节点全是yes,一个节点全是no,或许第三个节点又全是yes,这是最好的情况,因为如果是混合节点则需要再次分裂. 通过量化来确定能产

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

大约一年,我没有照顾的博客,再次拿起笔不知从何写上,想来想去手从最近使用Weka要正确书写. Weka为一个Java基础上的机器学习工具.上手简单,并提供图形化界面.提供如分类.聚类.频繁项挖掘等工具.本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现. 一.算法 J48是基于C4.5实现的决策树算法.对于C4.5算法相关资料太多了.笔者在这里转载一部分(来源:http://blog.csdn.net/zjd950131/article/details/8027081) C4.5是一系列用在机

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

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

学习内容: 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归 二分类,多分类 正则化 优缺点 sklearn参数 应用场景 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法.通俗来说就是,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论加起来形成最终答案. 一.前向分步算法(考虑加法模型) 要理解GBDT算法,得先来了解一下什么是前向分步算法.下面一起来瞧瞧. 加法模型是这样的:  (就是基

https://www.zhihu.com/question/23371175 我需要把一张照片和训练集中的图片进行匹配.我把一张照片提取特征值并建立kd树,然后把训练集的图片依次读进来,然后把图片的特征点依次放进kd树里面找最近的点,第一个问题就是这2个点的距离,方向之比,长度之比在什么范围内算是匹配的?第二个问题是匹配的特征点与总共的特征点之比达到什么范围就可以认为2幅图片是匹配的?第三个问题是我们是需要找到一幅匹配的图片就结束还是遍历所有图片以后找到最匹配的图片再结束? 关注者 180  

Weka为一个Java基础上的机器学习工具.上手简单,并提供图形化界面.提供如分类.聚类.频繁项挖掘等工具.本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现. 一.算法 J48是基于C4.5实现的决策树算法.对于C4.5算法相关资料太多了.笔者在这里转载一部分(来源:http://blog.csdn.net/zjd950131/article/details/8027081) C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法. 它的目标是监督学习:给定一个数据集,当中的每个元组都能用

本文主要解说局部加权(线性)回归.在解说局部加权线性回归之前,先解说两个概念:欠拟合.过拟合.由此引出局部加权线性回归算法. 欠拟合.过拟合 例如以下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型.对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,假设我们在线性模型上加一个新特征 x%5E%7B2%7D" alt="" style="border:0px">项,拟合结果就会好一些. 图中第三个是一个包括5阶多项式的模型,对训练数据差点儿完美拟合. 模

主要机器学习算法的project适用性分析 前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈.只是这件事情,也仅仅是在机器学习的深度上进一步拓展,而机器学习的广度(也即project化实践)上,仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的领域依旧不用. project性分析的作用 project上的琐事 机器学习的使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为推演能力.能转化是一方面.转化的效率则是还有一方面.科研性质的AlphaGo,拥有近乎无限的计算资

A project to learn line, circle and ellipse detection in 2d images: https://github.com/Yiphy/Ransac-2d-Shape-Detection 晚些时候对该项目做一些解读! 相关推荐: 随机抽样一致算法(Random sample consensus,RANSAC) https://zhuanlan.zhihu.com/p/36301702 机器学习:RANSAC算法做直线拟合

接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图,什么是机器学习?就是将训练数据集喂给机器学习算法,在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法,然后拟合(fit)出一个模型,然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果. 而对于kNN来说,算法的模型其实就是自身的训练数据集,所以可以说kNN是一个不需要训练过程的算法. k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法 为了和其

Error = Bias^2 + Variance+Noise 误差的原因: 1.Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,即算法本身的拟合能力. 2.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性.反应预测的波动情况. 3.噪声. 为了帮助理解,搬运知乎上的图.bias表示偏离中心的程度,variance表示结果的波动程度.在实际的预测当中,我们希望模型的数据不但是low bias,而且还是low variance,但是两者之

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们

WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰. WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7589306 WEKA使用教程(经典教程转载) 标签: lift算法csv数据挖掘class任务 2012-05-22 01:16 80161人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: 数据挖掘(25)  WEKA使用教程 目录 1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则(购物篮分析)5. 分类与回归6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environme

目录: 1. 简介 2.界面初识 3.数据格式 4.数据准备 5.关联规则 6.分类与回归 7.聚类分析 8.Weka相关资料 9.Weka二次开发 10.Weka源代码导入 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment for Knowledge Analysis),它的源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka得到.同时weka也是新西兰的一种鸟名,而WEKA的主要开发者来自新西兰.是一款免费的,非商业化(与之

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择例子 3.特征选择例子 4.特征工程与数据预处理例子 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise). 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰

参考 http://bbs.middleware123.com/thread-24052-1-1.html  使用Weka进行数据挖掘 http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320104311521703 Weka开发 简介 WEKA是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件,WEKA是怀卡托智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的缩写.WEKA限制在GNU通