一文讀懂機器學習分類算法（附圖文詳解）

2019-09-25

作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數據文摘 說起分類算法，相信學過機器學習的同學都能侃上一二。 可是，你能夠如數家珍地說出所有常用的分類算法，以及他們的特征、優缺點嗎？比如說， ...

概率統計在機器學習中的作用是什么？

2019-05-05

機器學習中涉及到很多的數學工具，相信這是眾所周知的事情，這些數學工具的使用能夠解決很多機器學習的問題?？梢?，如果能夠熟練地運用數學工具，我們就能夠更加高效地進行機器學習的工作。在機器學習中經常有 ...

機器學習中常見算法的優缺點之 ID3、C4.5算法和Adaboosting

2019-04-03

大家都知道，機器學習中有很多算法，比如說決策樹，隨機森林，線性回歸等等，其實這些算法都是有很多優點，同時也是有很多的缺點。我們在這篇文章中給大家介紹一下ID3、C4.5算法、CART分類與回歸樹和Adab ...

機器學習中常見算法優缺點之樸素貝葉斯算法

2019-04-01

在機器學習中有很多算法，而有一種算法有著堅實的數學背景，并且被廣泛使用，這種算法就是樸素貝葉斯算法。當然，樸素貝葉斯算法的優點有很多，但這種算法的缺點也是我們不能忽視的，那么大家知道不知道 ...

概率統計在機器學習中的作用

2019-03-22

在進行機器學習的時候，我們會接觸到很多的數學知識，而這些數學知識有很多，比如說線性代數和概率統計。如果線性代數可以看成是數量還有結構的組合的話，那么概率統計就可以看成是模型還有數據的組合 ...

機器學習的步驟都有哪些（四）

2019-02-19

在上一篇文章中我們給大家介紹了機器學習中的兩個步驟，也就是評價步驟和優化步驟，這些步驟都涉及到了很多的數學工具，我們在這篇文章中給大家介紹一下這些數學工具，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理 ...

機器學習的第一步：先學會這6種常用算法

2018-06-15

機器學習的第一步：先學會這6種常用算法 機器學習領域不乏算法，但眾多的算法中什么是最重要的?哪種是最適合您使用的?哪些又是互補的?使用選定資源的最佳順序是什么?今天筆者就帶大家一起來分析一下。 通用 ...

r語言做決策樹代碼實現

2018-06-14

r語言做決策樹代碼實現 0.節點和結點的區別：節點為兩線相交，不為終點；而結點為兩線相交為終點，沒有延伸； 1.分支節點：它指向其他的節點，所以是度不為0的節點。 vs 葉子結點：度為0的結點 2.度：結點擁有 ...

R語言實現決策樹分析

2018-06-13

R語言實現決策樹分析 決策樹是附加概率結果的一個樹狀的決策圖，是直觀的運用統計概率分析的圖法。機器學習中決策樹是一個預測模型，它表示對象屬性和對象值之間的一種映射，樹中的每一個節點表示對象屬性的判 ...

使用R完成決策樹分類

2018-06-13

使用R完成決策樹分類 傳統的ID3和C4.5一般用于分類問題，其中ID3使用信息增益進行特征選擇，即遞歸的選擇分類能力最強的特征對數據進行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比進行特征選擇。 特征A對訓練數據D的 ...

用R軟件做分類樹和回歸樹（CART）

2018-05-29

用R軟件做分類樹和回歸樹（CART） 決策樹（Decision Tree）又稱為判定樹，是運用于分類的一種樹結構。其中的每個內部結點（internal node）代表對某個屬性的一次測試，每條邊代表一個測試結果，葉結點（leaf） ...

機器學習故事匯-決策樹算法

2018-03-22

機器學習故事匯-決策樹算法 【咱們的目標】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習，適合對數學很頭疼的同學們，小板凳走起！ 決策樹模型是機器學習中最經典的算法之一 ...

利用R語言如何判別和分類

2018-01-21

利用R語言如何判別和分類 判別分析（discriminant analysis）是一種分類技術。它通過一個已知類別的“訓練樣本”來建立判別準則，并通過預測變量來為未知類別的數據進行分類。       ...

r語言做決策樹代碼實現

2018-01-21

r語言做決策樹代碼實現 0.節點和結點的區別：節點為兩線相交，不為終點；而結點為兩線相交為終點，沒有延伸； 1.分支節點：它指向其他的節點，所以是度不為0的節點。 vs 葉子結點：度為0的結點 2.度：結點擁有 ...

R語言使用樸素貝葉斯分類算法

2018-01-15

樸素貝葉斯分類器也是一類基于概率的分類器，它源于貝葉斯理論，假設樣本屬性之間相互獨立。 操作 利用樸素貝葉斯分類器對churn數據集進行分類： 導入e1071庫，使用naiveBayes函數構建分類器 library(e1071) class ...

python編寫樸素貝葉斯用于文本分類

2018-01-08

python編寫樸素貝葉斯用于文本分類 樸素貝葉斯估計 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨立分布假設的分類方法。首先根據特征條件獨立的假設學習輸入/輸出的聯合概率分布，然后基于此模型，對給定的輸入 ...

文本分類常用算法比較

2017-12-10

文本分類常用算法比較 本文對文本分類中的常用算法進行了小結，比較它們之間的優劣，為算法的選擇提供依據。  一、決策樹（Decision Trees） 優點：  1、決策樹易于理解和解 ...

樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類

2017-12-10

樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類 學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力于總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現（python）及樸 ...

關于推薦算法的一些思考

2017-10-16

關于推薦算法的一些思考 最近做了一個交叉銷售的項目，梳理了一些關鍵點，分享如下，希望對大家有所啟發 核心目標：在有限資源下，盡可能的提供高轉化率的用戶群，輔助業務增長 初步效果：商家ROI值為50 ...

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記

2017-07-21

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記  機器學習中的一些方法如決策樹，隨機森林，SVM，神經網絡由于對數據沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預測效果也比較不錯，交叉驗證結果也能被接受。下 ...