[机器学习实战] 阅读第六章

最新推荐文章于 2024-07-11 10:14:35 发布
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分类专栏： Machine Learning
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决策树

决策树模型：https://blog.youkuaiyun.com/az9996/article/details/86555029

CRAT 训练算法

公式6-2：CART分类成本函数

在这里插入图片描述

基尼不纯度、信息熵

默认使用的是基尼不纯度来进行测量，但是，你可以将超参数criterion设置为"entropy"来选择信息熵作为不纯度的测量方式。熵的概念源于热力学，是一种分子混乱程度的度量：如果分子保持静止和良序，则熵接近于零。后来这个概念传播到各个领域，其中包括香农的信息理论，它衡量的是一条信息的平均信息内容：[1]如果所有的信息都相同，则熵为零。在机器学习中，它也经常被用作一种不纯度的测量方式：如果数据集中仅包含一个类别的实例，其熵为零。公式6-3显示了第i个节点的熵值的计算方式。

公式6-3：信息熵

在这里插入图片描述

回归

公式6-4：CART回归成本函数

在这里插入图片描述

机器学习实战——6.支持向量机
RF~or的博客
09-14 1317
目录 6.1 基于最大间隔分隔数据 6.2 寻找最大间隔 6.2.1 分类器求解的优化问题 6.2.2 SVM应用的一般框架 6.3 SMO高效优化算法 6.3.1 Platt的SMO算法 6.3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集 6.4利用完整Platt SMO算法加速优化 6.5 在复杂数据上应用核函数 6.5.1 利用核函数将数据映射到高维空间 6.5.2 ...
机器学习实战第六章
SinkingStone的博客
08-17 329
支持向量机 说明：本章节所有代码使用版本为Python3 优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题 适用数据类型：数值型和标称型数据   （有人说）SVM是最好的现成的分类器，“现成”是指分类器不加修饰即可直接使用。这也就意味着数据上应用基本的SVM分类器就可以得到低错误率的结果。SVM对训练集之外的数据点做出很好的分类决策。 基于最大间隔的分隔数据   两组数据分隔的足够开，很容易用一条直线将两组数据点分开，这组数据被
【机器学习实战】第6章 支持向量机
片刻 - ApacheCN
04-24 2610
第6章 支持向量机 http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">> 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种机器学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种
机器学习实战——第六章：支持向量机
mmc2015的专栏
06-24 1445
本系列目的在于总结每一个分类器的特点（优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等）。相关代码自己搜。 python：建议使用2.7 python常用函数库：NumPy、scikit-learn等 python集成环境：anaconda 毕业季，玩了20天。 优点： 1、泛化错误率低，计算开销小，结果易解释。
第六章（1.6）机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器
两只橙的博客
03-13 2012
github项目地址：https://github.com/liangzhicheng120/bayes 一、简介 项目使用SpringBoot做了一层web封装 项目使用的分词工具hanlp 项目使用JDK8 贝叶斯法则 事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 贝叶斯术语 其中L(A...
【机器学习实战】机器学习实战第6章支持向量机算法数据集-数据集
03-31
本数据集源自《机器学习实战》一书的第六章，专注于支持向量机算法的实践应用。这个数据集旨在帮助读者理解和实现SVM的基本原理及其在实际问题中的应用。 首先，我们需要理解支持向量机的核心概念。SVM通过构建一个...
机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)
12-18
在"机器学习实战"的第六章中，作者会逐步解释如何使用Python 3.7编写代码，实现SVM的训练、预测以及模型调优，同时配合详细的注解帮助理解每个步骤的含义和作用。这将极大地助力读者在实践中掌握和支持向量机的应用...
机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7)
12-09
决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的监督学习方法，主要用作分类任务。ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是最早的决策树构建算法之一，由Ross Quinlan于1986年提出。这个压缩包文件包含了关于ID3算法的...
机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)
12-09
在"机器学习实战"的第四章中，我们将深入探讨朴素贝叶斯的数学原理以及如何在Python中实现。朴素贝叶斯算法的“朴素”在于假设特征之间相互独立，这是简化模型的一种方式，但可能并不总是符合实际情况。尽管如此，该...
《机器学习实战》 第六章 SVM 学习总结
wanty_chen的博客
04-12 401
SVM：支持向量机,是一种二分类的分类器，通过求解二次优化问题来解决最大化分类间隔。既支持线性分类，又支持非线性分类。线性分类不需要样本数据，非线性分类需要部分样本数据（支持向量）。                                            分隔超平面：将数据集分隔开来的直线。支持向量：离分隔超平面最近的那些点。SVM的核心思想：与逻辑回归类似，使用一组训练集求出一组权...
机器学习第6章（支持向量机）
jinhualun911的博客
09-26 893
支持向量机(support vector machine) 6.1 间隔与支持向量 6.2 对偶问题 6.3 核函数 6.4 软间隔与正则化 6.5 支持向量回归 6.6 核方法
【读书笔记】【机器学习实战】第六章：决策树
MJ_Lee的博客
03-06 387
阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》王静源等翻译的中文译版《机器学习实战，基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow》 本章主要内容有： 代码实现决策树分类和回归 代码决策树可视化 决策树分类和回归的原理 sklearn中的CART训练算法 决策树（DecisionTree）：是一种...
边境的悍匪—机器学习实战：第六章 决策树
m0_46441844的博客
01-19 788
第六章 决策树 文章目录第六章 决策树前言一、思维导图二、主要内容1、训练和可视化决策树2、做出预测3、估计类概率4、CART训练算法5、计算复杂度6、基尼不纯度或熵7、正则化超参数8、回归9、不稳定性三、课后练习四、总结 前言 前一章我们学习一个很强大的机器学习模型，支持向量机。这一章我们来继续学习下一个强大的模型，决策树。它同样支持分类和回归，多用于做分类任务，决策树也是会面会提到的随机森林的基础。决策树同样是在训练集中拟合一个模型，不同的是，如果在不做任何限制的情况下，决策树容易过拟合训练数据，并且
《机器学习实战》第六章学习笔记（SVM）
LZH_12345的博客
04-26 1091
一、支持向量机原理1.1 间隔和支持向量1.2 对偶问题对式6.6，利用拉格朗日乘子法得到其对偶问题：首先得拉格朗日函数：最后利用式6.9消去6.8中的w和b，得对偶问题：二、 SMO算法(Sequential Minimal Optimization)2.1 SMO原理SMO是一个二次规划算法，能高效的解决上述问题。其思路：2.2 简化版SMO算法代码实现:# -*- coding: utf-8...
机器学习 第六章
最新发布
zxsdss的博客
07-11 762
本章详细的介绍了支持向量机的基本原理、优化方法、核函数应用以及扩展模型如SVR。SVM以其强大的分类能力和良好的泛化性能在机器学习领域得到了广泛应用。
《机器学习实战》第六章----支持向量机
FC的博客
07-12 1149
支持向量机 SVM(Support Vector Machine)实际上是应用于二分类的一个分类器,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。这里不对整个过程进行推导,因为看了很多博客,有几篇大佬的博客写的非常清晰,这里只贴出代码和自己写的代码注释. 希尔伯特空间（Hilbert Space） 支持向量机通俗导论（理解S...
《机器学习》（西瓜书）第六章
m0_72969350的博客
12-03 1099
对于两类训练样本分开的超平面很多，我们需要找到对训练样本局部扰动的“容忍”性最好的那一个。对未见示例的泛化能力最强。（鲁棒性：一个系统或组织抵御或克服不利条件的能力。）距离超平面最近的几个训练样本能够正确分类，他们被称为“支持向量”，两个异类支持向量到超平面的距离之和称为“间隔”。为什么需要通过放缩w和b使得距离超平面最近的样本点所对应的值恰好为+1与-1？间隔：为了找到具有“最大间隔”的超平面，需要使参数最小，这就是支持向量机（SVM）的基本模型。即转化为：(6.6)寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。
斯坦福机器学习课程第六章：支持向量机算法实战
资源摘要信息: "斯坦福大学机器学习课程作业第六章内容专注于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）算法的实战应用。支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析中的监督学习算法。它通过在特征空间中找到最佳...
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