weixin_39534398的博客

阅读《李航统计学习方法》中p55-p58页 总结决策树模型结构 理解决策树递归思想 阅读《李航统计学习》中p58-p63页 学习信息增益 学习信息增益率 阅读《李航统计学习》中p63-65页 学习ID3算法优缺点 学习C4.5算法优缺点 理解C4.5算法在ID3算法上有什么提升 学习C4.5算法在连续值上的处理 学习决策树如何生成 阅读《机器学习实战》中p37-p41页 划分数...

""" 绘制树图形 """ import pandas as pd #from task8 import createTree import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter def plotNode(text, centerPt, parentPt, nodeTyp...

阅读《李航统计学习方法》的65-74页 学习Gini指数 学习回归树 剪枝 CART算法 1984年提出，1和2由此引入，CART算法同样由特征选择、树生成、剪枝组成，既可用来分类也可用于回归。 分类树的生成 本质是递归的构建二叉决策树，回归树用平方误差最小化准则，分类树用Gini指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值切分点。 回归树的生成： 停止条件可以为树深度等。 ...

李宏毅_Machine Learning_2019 Task 3 学习打卡内容 大作业 按照 Homework1_Introduction.txt 的要求完成本次作业 作业1：预测PM2.5的值 在这个作业中，我们将用梯度下降法 (Gradient Descent) 预测 PM2.5 的值 (Regression 回归问题) Homework1要求： 要求 python3.5+ 只能用 numpy...

了解什么是Machine learning 人工智能是我们想要达成的目标，机器学习是我们达成目标的手段。机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，以及如何使用数据来有效地获取函数参数具体值的学科。 学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计 中心极限定理 样本的平均值约等于总体的平均值。 不管总体是什么分布，任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围，并...