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RSS订阅原创 决策树分类算法以及python实现
决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度。模型的计算复杂度较低。决策树的主要缺点：模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。不能很好利用连续型特
2020-08-22 22:22:04
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原创 逻辑回归及其代码实现-python
逻辑回归及其代码实现-python一、逻辑回归简介逻辑回归（Logistic Regression）是一个最基础的二分类器，其主要是在线性回归的基础上套用了sigmoid函数，从而将广义线性回归的预测值转换为{0,1}，使用sigmoid函数的主要原因是该函数单调可微（具体原因详见《机器学习》-对数几率回归），对于给定的样本X，通过求出权重矩阵W与偏置b，并利用sigmoid（X,W,b）求出样本属于正例的概率，一般而言概率阈值为0.5，即所求概率大于0.5时预测为1，否则预测0。二、实例分析采用机
2020-08-20 14:28:16
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