一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）

2019-09-25

作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大数据文摘 说起分类算法，相信学过机器学习的同学都能侃上一二。 可是，你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法，以及他们的特征、优缺点吗？比如说， ...

概率统计在机器学习中的作用是什么？

2019-05-05

机器学习中涉及到很多的数学工具，相信这是众所周知的事情，这些数学工具的使用能够解决很多机器学习的问题。可见，如果能够熟练地运用数学工具，我们就能够更加高效地进行机器学习的工作。在机器学习中经常有 ...

机器学习中常见算法的优缺点之 ID3、C4.5算法和Adaboosting

2019-04-03

大家都知道，机器学习中有很多算法，比如说决策树，随机森林，线性回归等等，其实这些算法都是有很多优点，同时也是有很多的缺点。我们在这篇文章中给大家介绍一下ID3、C4.5算法、CART分类与回归树和Adab ...

机器学习中常见算法优缺点之朴素贝叶斯算法

2019-04-01

在机器学习中有很多算法，而有一种算法有着坚实的数学背景，并且被广泛使用，这种算法就是朴素贝叶斯算法。当然，朴素贝叶斯算法的优点有很多，但这种算法的缺点也是我们不能忽视的，那么大家知道不知道 ...

概率统计在机器学习中的作用

2019-03-22

在进行机器学习的时候，我们会接触到很多的数学知识，而这些数学知识有很多，比如说线性代数和概率统计。如果线性代数可以看成是数量还有结构的组合的话，那么概率统计就可以看成是模型还有数据的组合 ...

机器学习的步骤都有哪些（四）

2019-02-19

在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习中的两个步骤，也就是评价步骤和优化步骤，这些步骤都涉及到了很多的数学工具，我们在这篇文章中给大家介绍一下这些数学工具，希望这篇文章能够帮助大家更好地理 ...

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法

2018-06-15

机器学习的第一步：先学会这6种常用算法 机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用 ...

r语言做决策树代码实现

2018-06-14

r语言做决策树代码实现 0.节点和结点的区别：节点为两线相交，不为终点；而结点为两线相交为终点，没有延伸； 1.分支节点：它指向其他的节点，所以是度不为0的节点。 vs 叶子结点：度为0的结点 2.度：结点拥有 ...

R语言实现决策树分析

2018-06-13

R语言实现决策树分析 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判 ...

使用R完成决策树分类

2018-06-13

使用R完成决策树分类 传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 特征A对训练数据D的 ...

用R软件做分类树和回归树（CART）

2018-05-29

用R软件做分类树和回归树（CART） 决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf） ...

机器学习故事汇-决策树算法

2018-03-22

机器学习故事汇-决策树算法 【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！ 决策树模型是机器学习中最经典的算法之一 ...

利用R语言如何判别和分类

2018-01-21

利用R语言如何判别和分类 判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。       ...

r语言做决策树代码实现

2018-01-21

r语言做决策树代码实现 0.节点和结点的区别：节点为两线相交，不为终点；而结点为两线相交为终点，没有延伸； 1.分支节点：它指向其他的节点，所以是度不为0的节点。 vs 叶子结点：度为0的结点 2.度：结点拥有 ...

R语言使用朴素贝叶斯分类算法

2018-01-15

朴素贝叶斯分类器也是一类基于概率的分类器，它源于贝叶斯理论，假设样本属性之间相互独立。 操作 利用朴素贝叶斯分类器对churn数据集进行分类： 导入e1071库，使用naiveBayes函数构建分类器 library(e1071) class ...

python编写朴素贝叶斯用于文本分类

2018-01-08

python编写朴素贝叶斯用于文本分类 朴素贝叶斯估计 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入 ...

文本分类常用算法比较

2017-12-10

文本分类常用算法比较 本文对文本分类中的常用算法进行了小结，比较它们之间的优劣，为算法的选择提供依据。  一、决策树（Decision Trees） 优点：  1、决策树易于理解和解 ...

朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类

2017-12-10

朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类 学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴 ...

关于推荐算法的一些思考

2017-10-16

关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享如下，希望对大家有所启发 核心目标：在有限资源下，尽可能的提供高转化率的用户群，辅助业务增长 初步效果：商家ROI值为50 ...

R语言与机器学习中的回归方法学习笔记

2017-07-21

R语言与机器学习中的回归方法学习笔记  机器学习中的一些方法如决策树，随机森林，SVM，神经网络由于对数据没有分布的假定等普通线性回归模型的一些约束，预测效果也比较不错，交叉验证结果也能被接受。下 ...