周志华 机器学习 Day7

最新推荐文章于 2024-10-09 07:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-10-09 07:00:00 发布 · 118 阅读 · 0

本文介绍了决策树学习中用于防止过拟合的两种主要剪枝策略：预剪枝和后剪枝。预剪枝是在决策树生成过程中提前终止某些结点的划分；后剪枝则是先构建完整的决策树再进行简化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

剪枝处理

剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。

预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分，并将当前结点标记为叶结点；后剪枝则是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。（类似于树的先序和后序，将访问的结点变为叶结点）






机器学习Day1
weixin_52108189的博客
06-20 1054
1980- 机器学习期：研究重点是归纳学习，其核心是符号学习，包括决策树和基于逻辑的学习。特征向量：形如（value1,value2,value3）在多维空间中的坐标向量。：广义上相当于从样例中学习，狭义上要求从训练数据中学得概念（概念学习、概念形成）“没有免费的午餐”定理（NFL）：无论学习算法聪明与否，他们的期望性能相同。统计学习：以统计学习理论为支撑，代表性技术为支持向量机（SVM）连接主义学习：通过手动调参获得好的学习结果，后发展为。训练（学习）：从数据中学得模型的过程。
当脑机接口遇上机器学习：周志华《机器学习》读书笔记之绪论
周毅航的博客
04-18 585
微信关注脑机接口研习社， 追踪脑机接口最新发展动态 文章目录前言Day 1Part I. 第一章绪论:学习笔记Part II. 思考：如何与脑机接口结合 前言 当脑机接口遇上机器学习，会碰出怎样的火花呢？ 周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，但这不仅仅只是一本入门书。书的原话：“就算是领域内的专家来看这本书，依旧是会有所收获的，因此这本书是需要精读的，一遍肯定是不够的”。 脑机接口研习社将推出一系列文章，每篇文章将分成两个部分的内容，第一部分是记录小编读书过程的学习笔..
机器学习测试集选取常用方法-《机器学习》周志华
Sukie_csdn的博客
03-18 1万+
0.      基本术语 数据集（data set）：记录的集合。 示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或者对象的描述。 属性（attribute）或特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。 属性值（attribute value）：属性上的取值。 训练集（training set）：训练过程中使用的数据。 学习器（learn
周志华 机器学习 Day1
辉哥仔
06-29 2446
绪论机器学习致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能。我们收集了一组数据记录，成为“数据集”，每条记录是关于一个事件或者对象，成为“样本”，反映事件或对象在某方面的额表现或性质的事项，称为“属性”或“特征”。一般地，令 D = {X1，X2,....,Xm } 表示包含 m 个示例的数据集，每个示例由 d 个属性描述(例如上面的西瓜数据使用了3个属性)，则每个示例Xi = (Xi1...
周志华 机器学习 Day13
辉哥仔
07-11 417
集成学习个体与集成集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。上图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生，例如C4.5决策树算法、BP神经网络算法等，此时集成中只包含同种类型的个体学习器，称为“同质”的。同质集成中的个体学习器亦称“基学习器”，相应的学习算法称...
周志华 机器学习 Day16
辉哥仔
07-15 329
密度聚类密度聚类亦称“基于密度的聚类”，此类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。DBSCAN是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“领域”参数来刻画样本分布的紧密程度。层次聚类层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚...
周志华 机器学习 Day15
辉哥仔
07-13 341
聚类聚类任务在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。次来学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。性能度量聚类性能度量亦称聚类“有效性指标”，与监督学习性能度量作用相似，对聚类结果，我们需通过某种性能度量来评估其好坏；另一方...
周志华 机器学习 Day27
辉哥仔
07-25 453
                                                 规则学习 基本概念 机器学习中的“规则”通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成“若·······，则········”形式的逻辑规则。“规则学习”是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。 与神经网络、支持向量机这样的“黑箱模型”相比，规则学习具有更好的...
周志华 机器学习 Day14
辉哥仔
07-12 347
结合策略学习器结合可能会从三个方面带来好处: 首先，从统计的方面来看，由于学习任务的假设空间往往很大，可能有多个假设在训练集上达到同等性能，此时若使用单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳，结合多个学习器则会减小这一风险；第二，从计算的方面来看，学习算法往往会陷入局部极小，有的局部极小点所对应的泛化性能可能很糟糕 ，而通过多次运行之后进行结合，可降低陷入糟糕局部极小点的风险；第三， 从表示的方面来看...
周志华 机器学习 Day18
辉哥仔
07-16 310
流形学习 流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法。“流形”是在局部与欧式空间同胚的空间，换言之，它在局部具有欧式空间的性质，能用欧式距离来进行距离计算。这给降维方法带来了很大的启发：若低维流形嵌入到高维空间中，则数据样本在高维空间的分布虽然看上去复杂，但在局部上仍具有欧式空间的性质，因此，可以容易地在局部建立降维映射关系，然后再设法将局部映射关系推广到全局。当维数降至二维或三维时，能对数据进...
周志华 机器学习 Day23
辉哥仔
07-21 701
                                                半监督学习 未标记样本 未标记样本虽未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将大有裨益。下图给出了一个示例，若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标记样本...
Python3天快速入门机器学习——Day01
weixin_62944327的博客
10-09 443
关键词：在某一个类别的文章中，出现的次数很多，但是在其他类别的文章当中出现很少。1）需要将user_id和aisle放在同一个表中 - 合并。2）找到user_id和aisle - 交叉表和透视表。文章A(100词) : 10次“经济” TF-IDF:0.2。文章B(100词) : 10次“非常” TF-IDF:0.1。1）pclass, sex 数据集当中类别特征比较多。相关系数 - 特征与特征之间的相关程度。2.3.2 字典特征提取 - 类别 -> one-hot编码。1、将数据集的特征-》字典类型。
Day2 周志华《机器学习》读书笔记之模型评估
周毅航的博客
04-25 403
公众号关注：脑机接口研习社 关注脑机接口最新进展 系列文章目录 当脑机接口遇上机器学习：周志华《机器学习》读书笔记之绪论 文章目录系列文章目录前言一、经验误差与过拟合二、模型的评估：如何得到测试集和训练集？1. 留出法（hold-out）2. 交叉验证法（cross validation）3. 自助法（bootstrapping sampling）三、模型的评估：性能度量1. 错误率与精度——最常用2. 查准率/查全率（Precision/Recall）3. ROC和AUC4. 代价敏感错误率和代价..
Python 机器学习经典实例
热门推荐
GitChat
04-12 2万+
内容介绍 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 用最火的 Python 语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！ 书中介绍的主要问题如下。 ...
双温方程补贝塞尔激光加工玻璃
最新发布
08-14
内容概要：本文深入探讨了双温方程补与贝塞尔激光加工玻璃两大概念。首先介绍了双温方程补作为描述物质中电子和声子间热能传输过程的数学模型及其在材料科学、热力学、光学等领域的广泛应用。接着详细解析了贝塞尔激光加工玻璃技术的工作原理、优势特点以及具体应用场景，强调了其高精度、高效的特点。最后讨论了两者之间的关联性，指出双温方程补为激光加工过程中的能量传递和热效应分析提供了理论支持，展望了未来两者的紧密结合将带来更多创新技术和应用。 适合人群：从事物理学、材料科学、光学等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解双温方程补和贝塞尔激光加工玻璃技术原理及其实际应用的专业人士，旨在提升他们对该领域的理解和创新能力。 其他说明：文章不仅阐述了现有研究成果，还对未来发展趋势进行了预测，鼓励跨学科合作与技术创新。
matlab模糊自适应控制的三容水箱问题
08-14
matlab模糊自适应控制的三容水箱问题
Redis键过期通知机制及应用场景.doc
08-14
Redis键过期通知机制及应用场景.doc
多种卷积神经网络的实现及在 Mnist 等数据集上的验证
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/444b78724310 多种卷积神经网络的实现及在 Mnist 等数据集上的验证（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
周志华机器学习公式推导
12-31
### 关于周志华《机器学习》中的公式推导 为了更好地理解周志华《机器学习》中的公式推导，可以从几个方面入手： #### 1. 掌握基础知识 确保具备足够的数学背景知识对于理解和掌握书中涉及的各种公式至关重要。这...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值