發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列7：CART樹(shù)和剪枝一、剪枝 1. 為什么要剪枝 在決策樹(shù)生成的時(shí)候，更多考慮的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不是未知數(shù)據(jù)，這會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合，使樹(shù)過(guò)于復(fù)雜，對(duì)于未知的樣本不準(zhǔn)確。 2...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列6：決策樹(shù)決策樹(shù)是一種基本的分類(lèi)與回歸方法。這里主要討論決策樹(shù)用于分類(lèi)。 決策樹(shù)模型是描述對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)的樹(shù)形結(jié)構(gòu)。樹(shù)由結(jié)點(diǎn)和有向邊組成： 內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示一...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列5：熵的推導(dǎo)和計(jì)算
一、信息熵 熵 (entropy) 這一詞最初來(lái)源于熱力學(xué)。1948年，克勞德·愛(ài)爾伍德·香農(nóng)將熱力學(xué)中的熵引入信息論，所以也被稱(chēng)為香農(nóng)熵 (S...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列4:邏輯回歸與softmax回歸詳解
一、Logistic regression中sigmod函數(shù)推導(dǎo) sigmod函數(shù)的推導(dǎo) 1.伯努利分布 一個(gè)事件x，其結(jié)果只有兩種：x=1 o...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列3:概率模型、樸素貝葉斯和sigmod函數(shù)推導(dǎo)
一、貝葉斯公式推導(dǎo) 1.條件概率 設(shè)是任意兩個(gè)事件，已知發(fā)生的條件下，發(fā)生的條件概率為： 2.全概率公式 設(shè)為有限或無(wú)限個(gè)事件，他們兩兩互斥，即...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列2：誤差、梯度下降、交叉驗(yàn)證、歸一化和評(píng)價(jià)指標(biāo)一、詳細(xì)理解誤差（error）與偏差（bias）和方差（variance） 1.偏差與方差 2.error與bias和variance的關(guān)系 總...
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機(jī)器學(xué)習(xí)系列1：線性回歸詳解
一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ 機(jī)器學(xué)習(xí)包括：1.監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning） ①回歸：尋找一個(gè)假設(shè)函數(shù)，根據(jù)大量的訓(xùn)練集X來(lái)預(yù)測(cè)目...
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zigbee組網(wǎng)幾個(gè)重要函數(shù)
SampleApp_ProcessEvent 事件處理函數(shù) 例如： void SampleApp_SendPeriodicMessage( vo...