《MachineLearning，Tom Mitchell》决策树的几点内容

防止过分拟合的方法
最新推荐文章于 2018-11-27 21:14:46 发布
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本文主要探讨了在机器学习和深度学习中防止模型过分拟合的各种策略和技术。过分拟合是指模型在训练集上表现优异但在未知数据上的泛化能力较差的现象。文中列举了一些关键的预防措施。

几个概念：






防止过分拟合的方法：




几个注意事项：




《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——5、第四章
mmc2015的专栏
11-16 2599
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayes
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——4、第三章
mmc2015的专栏
11-15 2547
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bay
Machine Learning - Tom Mitchell
11-19
Machine Learning by Tom M. Mitchell (1997-03-01) https://www.amazon.com/gp/product/B01FIYYP6W?pf_rd_p=c2945051-950f-485c-b4df-15aac5223b10&pf_rd_r=7WB8PHPHB10Z2C4A7H64
Machine Learning (Tom) 中文清晰版
12-09
machine learning 最经典的教材，卡内基梅隆教材，数学原理娓娓道来，是励志学习machine learning人士必读之书。
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——12、第十一章
mmc2015的专栏
12-03 1541
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
使用pandas和ID3算法构建决策树，基于 Machine Learning by Tom M.mitchell .zip
最新发布
04-25
决策树的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面： 金融风险评估：决策树可以用于预测客户借款违约概率，帮助银行更好地管理风险。通过客户的历史数据构建决策树，可以根据客户的财务状况、征信记录、职业等...
Machine Learning 中文版 Tom M. Mitchell
03-07
监督学习中，算法学习从输入到输出的映射规则，如逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络等。无监督学习则是在没有明确目标变量的情况下寻找数据中的结构，如聚类和降维方法。强化学习是通过与环境互动来优化策略，...
机器学习（Tom M.Mitchell）部分习题解答第2部分
07-20
《机器学习》是著名计算机科学家Tom Mitchell的一部经典著作，这本书深入浅出地介绍了机器学习的基本概念、理论和应用。本资源提供了该书部分习题的解答，主要涵盖了第三章的部分，第四章的部分，第六章的第五节以及...
Tom Mitchell 机器学习全部讲义
05-11
Tom Mitchell是机器学习领域的先驱者之一，他的著作《Machine Learning》被誉为该领域的经典之作。 讲义内容涵盖了机器学习的基础理论、算法和应用，旨在帮助读者建立起全面的机器学习知识体系。首先，它会介绍机器...
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——3、第二章
mmc2015的专栏
11-05 2443
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayesian Le
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——8、第七章
mmc2015的专栏
11-25 1966
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6.
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——7、第六章
mmc2015的专栏
11-24 3424
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayes
Machine Learning---决策树
Stan1989的专栏
01-28 2767
Machine Learning---决策树 引言 决策树(Decision Trees)，一个非常经典的监督式学习案例。 一、决策树基本介绍 1.决策树 在建立决策树时候，计算机使用已分类的数据，建立一个具有预测功能的树形结构。 建立决策树有许多种算法,这里我只介绍ID3算法。 2.核心算法 在建立决策树的时候，首先要选出哪一个属性作为最重要的属性，成为决策树的根节点。这里将用到
机器学习入门指南
henryzhihua
04-07 1937
转自果壳的机器学习小组_好东西传送门用户：http://www.guokr.com/post/636133/ 转自http://ml.memect.com/article/machine-learning-guide.html 读了白马 的 机器学习入门者学习指南，感觉写得非常到位。在不少论坛上，包括知乎，Quora上都看到类似的问题，而解答通常就是推荐几门课、几本书。虽然也都是好东西
Machine Learning－－决策树（一）
weixin_30950887的博客
03-31 114
决策树（decision tree）：是机器学习常见的算法之一。是基于树形结构进行决策的。 讲决策树就要提到“信息熵”、“信息增益”、“增益率”和“基尼指数”的概念。 我们先来介绍一下这几个概念：（讲解针对离散型数据，连续型暂时不讲） 信息熵（information entropy）：是度量样本集合纯度的一种指标。本文使用Ent表示。 　　 其中，D表示样本集合（比如现有100个苹果的数...
machine learning 决策树
qq_37312720的博客
11-27 173
决策树的一般流程: 收集数据 准备数据:数构造方法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化 分析数据 训练算法:构造数的数据结构 测试算法:使用经验数计算错误率 使用算法 优点:计算复杂度不高,输出易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据 缺点:可能会产生过度匹配问题 适用数据类型:数值型和标称型 使用信息论划分数据集,然后编写代码将理论应用到具体的数据集上,最...
《机器学习》读书笔记-第一章 引言
weixin_33878457的博客
10-08 293
《Machine Learning》，作者Tom Mitchell，卡内基梅隆大学。 第一章 引言 1.1 学习问题的标准描述： 机器学习的定义： 如果一个计算机程序针对某类任务T的用P衡量的性能根据经验E来自我完善， 那么我们称这个计算机程序在从E中学习，针对某类任务T,它的性能用P来衡量。 例子： 对于学习下西洋跳棋的计算机程序，它可以通过和自己下棋获取经验...
《Machine Learning（Tom M. Mitchell）》读书笔记——2、第一章
mmc2015的专栏
11-04 2155
1. Introduction (about machine learning) 2. Concept Learning and the General-to-Specific Ordering 3. Decision Tree Learning 4. Artificial Neural Networks 5. Evaluating Hypotheses 6. Bayesian Le
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