這篇文章打算介紹一下boosting 和xgboost,這兩天也看了好多文章,也感覺了解的不深,算是做個(gè)記錄。 Boost算法 先簡(jiǎn)單提一下Ba...
Android開發(fā)新項(xiàng)目的準(zhǔn)備工作: 把所有的BeanClass(序列化,反序列化的類,Model類)單獨(dú)放一個(gè)文件夾,混淆的時(shí)候直接exclu...
之前簡(jiǎn)單介紹過決策樹,這篇文章簡(jiǎn)單介紹一下GBDT(Gradient Boosting Decision Tree). Gradient Boo...
之前有文章介紹過決策樹(ID3)。簡(jiǎn)單回顧一下:ID3每次選取最佳特征來(lái)分割數(shù)據(jù),這個(gè)最佳特征的判斷原則是通過信息增益來(lái)實(shí)現(xiàn)的。按照某種特征切分...
應(yīng)該對(duì)現(xiàn)有流行并將繼續(xù)流行下去的分類模型有深刻的了解。隨機(jī)森林和支持向量機(jī)(svm)上篇文章簡(jiǎn)單介紹了隨機(jī)森林,這篇文章簡(jiǎn)單介紹一下支持向量機(jī)(...
之前簡(jiǎn)單介紹了決策樹,這篇文章簡(jiǎn)單介紹一下隨機(jī)森林以及優(yōu)缺點(diǎn)。 集成學(xué)習(xí) 通過構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)分類器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)。將多個(gè)學(xué)習(xí)器進(jìn)行結(jié)合,常比獲得...
上次簡(jiǎn)單介紹了kNN算法,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),通過計(jì)算目標(biāo)值與樣本數(shù)據(jù)的距離,選取k個(gè)最近的值,用出現(xiàn)概率大的分類值代表目標(biāo)值的分類,算法實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單,屬...
機(jī)器學(xué)習(xí)中,決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型;代表對(duì)象屬性和對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象,而每個(gè)分叉表示某個(gè)可能的屬性,每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)則...
前面文章分別簡(jiǎn)單介紹了線性回歸,邏輯回歸,貝葉斯分類,并且用python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。這篇文章介紹更簡(jiǎn)單的 knn, k-近鄰算法(kNN,k-Ne...