随笔分类 - 数据挖掘
摘要:https://vimsky.com/article/917.html 各种分类算法的优缺点 qingchuan 机器学习 2015-05-23 604 次浏览 分类, 机器学习 各种分类算法的优缺点已关闭评论 原文来自: http://bbs.pinggu.org/thread-26
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摘要:随机森林的内容可以看这里:Link 提升树:http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52506157 GBDT的核心就在于,每一棵树学的是之前所有树结论和的残差,这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁,但第一棵树
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摘要:开始的时候,我居然弄混了。 knn是分类方法,是通过新加入的节点最接近的N个节点的属性,来判定新的节点。 kmeans是聚类方法,是先选择k个点作为k个簇的中点,然后分簇之后重新划定中心点,然后再分簇的方法。 knn可以参考 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6
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摘要:有一篇是比较最大似然估计和最小二乘法的: http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5590358.html
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该文被密码保护。
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摘要:可以结合之前那篇一起看。 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6565815.html
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