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RSS订阅原创 决策树、bagging、boosting算法思想
本文内容主要以算法思想为主，介绍决策树原理，从决策树迁移到集成学习主要是由于随机森林比较好使，引出了bagging和它的亲戚boosting。有趣的思想包括：决策树的信息熵、随机森林的泛化性能、boosting的改变样本分布与前向分步思想1.决策树人类判断的机制：由上及下逐级决策，将大问题化为多个子问题。决策树机制：选择不同的划分属性，将问题逐步划分建成一棵树状图。由根结点（原始问...
2018-10-17 17:04:16
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原创 交叉验证法及Bootstrap采样
一、Cross Validation（交叉验证）1. 解决的问题用于验证分类器的性能的数据分析方法，可以抽样（抽取合适的训练集和测试集）、可以评估模型（计算模型的预测误差）。2. 如何解决基本原理：将原始数据分组，一部分做训练集，一部分做测试集。如k-fold cross validation均分成n组，抽取一组为测试集，剩下n-1组为训练集，依次抽遍，测试结果取预测误差平均值
2018-01-23 11:08:51
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空空如也
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