孟宝亮 的文章

课程内容《支持向量机》（一）准备工作

课程内容《支持向量机》（二）小试牛刀

课程内容《文本情感分析》（三）工作过程

课程内容《支持向量机》（三）分类问题

课程内容《文本情感分析》（四）组件实现

课程内容《支持向量机》（四）回归问题

课程内容《文本情感分析》（五）训练评估

课程内容《支持向量机》（五）SVM API

机器学习回归决策树（Decision Tree Regression）

回归决策树（Decision Tree Regression）是一种使用决策树进行回归分析的方法。与分类决策树不同，回归决策树用于预测连续型的目标变量，而不是离散的类别。 1. 构建决策树 我们使用 MSE（平均平方误差...

机器学习基尼指数（Gini Index）

基尼指数是决策树算法中用于评估特征分裂质量的一个关键指标，分裂后子节点的基尼指数越低，表示子节点的纯净度越高。 1. 基尼不纯度 基尼不纯度（Gini impurity）是衡量变量不纯度的一个指标。基尼不纯度越高，表示数...

机器学习代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning）

在 scikit-learn 的决策树实现中，使用 CCP（Cost-Complexity Pruning）代价复杂度剪枝，用于避免过拟合并提高决策树的泛化能力。 1. 剪枝原理 决策树中包含了很多子树，一棵子树是否应该...

机器学习信息增益（Shannon Information Gain）

信息增益是决策树算法中用于特征选择的一个重要指标。在构建决策树时，我们需要确定哪个特征最能有效地分割数据，使得子节点的纯度最高。信息增益就是衡量这种分割能力的指标。 信息增益的计算基于信息熵（或熵）的概念。所以，我们需要...

最新课程轻量高效的数据库《Faiss 向量检索库》课程已制作完成！

Faiss 是由 Facebook AI 团队开发的一个开源库，用于高效相似性搜索的库，特别适用于大规模向量数据集的存储与检索。

Linux C/C++C++ 调用 Python 对象