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摘要: 上两篇说了决策树到集成学习的大概,这节我们通过adaboost来具体了解一下集成学习的简单做法。 集成学习有bagging和boosting两种不同的思路,bagging的代表是随机森林,boosting比较基础的adaboost,高级一点有GBDT,在这里我也说下我理解的这两个做法的核心区别: 随 阅读全文
posted @ 2016-10-17 23:08 2BiTT 阅读(3056) 评论(2) 推荐(1)
摘要: 如果你看了前面几篇博客,我们说了决策树,说了adaboost,这次我们说下模型训练和衡量模型的好坏 其实我们已经训练了模型了,例如决策树的生成时模型训练,adaboost的实现也是模型训练的过程,所以我们已经训练了好几个模型,只是那个具体的模型,并且我们没有把模型保存下来 可能觉得自己不是在训练模型 阅读全文
posted @ 2016-10-17 21:02 2BiTT 阅读(3015) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 上一篇博客我们看了一个决策树分类的例子,但是我们没有深入决策树分类的内部原理。 这节我们讨论的决策树分类的所有特征的特征值都是离散的,明白了离散特征值如何分类的原理,连续值的也不难理解。 决策树分类的核心在于确定那一个特征的那一个特征值分类最有效,可能不同的场景,每个人采用的衡量方法也不一样,这里我 阅读全文
posted @ 2016-10-17 15:53 2BiTT 阅读(3174) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 还是用上一篇文章的例子来阐述从单纯的决策树到集成学习的过程 数据集还是100个数据点,分布如下(x,y坐标只保留一位小数) 决策树 简单的决策树的结果可能是这样的,这是一棵很可能极度过拟合的决策树。 决策树生成的逻辑大概是这样的:遍历每个特征的每个特征值,计算最优的特征以及特征值来分割训练集, 显然 阅读全文
posted @ 2016-10-10 12:58 2BiTT 阅读(1698) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 什么是分类问题,什么是回归问题?以及两者的区别 什么是二叉树? 二叉树很容易理解,在这里我们一般用满二叉树:就是非叶子节点都有2个分支的树形数据结构 什么是决策树? 决策树最初是用来做决策用的,就好像下面的见不见相亲对象的决策过程一样; 如果把最后的决策结果看成是分类,那么决策树就可以用来分类了,例 阅读全文
posted @ 2016-10-09 11:38 2BiTT 阅读(7007) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 项目上要求给出一个可配置的类自动化的流程,下面根据自己的思考给出自动训练模型的部分。 决策树模型关键参数有两个:树深度和树棵数(模型训练中称为迭代次数,下称迭代次数) 树深度 树的深度如何决定,个人觉得:每棵树最好都能用到所有的特征,所以树深度跟特征数相关,对特征个数对2求对数,然后上取整即可 # 阅读全文
posted @ 2016-10-07 14:32 2BiTT 阅读(3439) 评论(1) 推荐(4)
摘要: 首先要知道\xef\xbf\xbd是啥东西 由此我们可以知道\xef\xbf\xbd是utf8编码的'\uFFFD',那么这个'\uFFFD'是啥东西呢? 原来是因为Unicode和老编码体系的转化过程中,肯定有一些字,用Unicode是没法表示的,Unicode官方用了一个占位符来表示这些文字,这 阅读全文
posted @ 2016-07-26 13:00 2BiTT 阅读(8936) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文地址:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2011/12/04/2276064.html LevelDb日知录之一:LevelDb 101 说起LevelDb也许您不清楚,但是如果作为IT工程师,不知道下面两位大神级别的工程师,那您的领导估计会Hold不住 阅读全文
posted @ 2016-07-04 13:58 2BiTT 阅读(500) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0、写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的。 一 阅读全文
posted @ 2016-06-28 14:19 2BiTT 阅读(379) 评论(0) 推荐(0)
摘要: XGBoost参数 转自http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46711047 在运行XGboost之前,必须设置三种类型成熟:general parameters,booster parameters和task parameters: Ge 阅读全文
posted @ 2016-06-23 15:59 2BiTT 阅读(1462) 评论(0) 推荐(0)
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