机器学习

机器学习回归决策树（Decision Tree Regression）
孟宝亮2024-04-19213101
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）
孟宝亮2024-04-1894701
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）
孟宝亮2024-04-15155600
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）
孟宝亮2024-04-15133620
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...
机器学习《决策树》（一）准备工作
孟宝亮2024-03-3145201
决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，它可以处理分类和回归问题。课程学习目标：授课环境：win11 + pycharm 2021.1.3 + python 3.8.19 1. 创建虚...
《决策树》
机器学习《决策树》（二）初识决策树
孟宝亮2024-03-3064900
在学习决策树原理之前，我们先感性的了解下决策树的构建和推理过程、以及 API 的使用。 1. 分类决策树分类决策树基于训练数据构建一个树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个可能的答案，最终叶节点代表一个分类标...
《决策树》
机器学习《决策树》（三）分类决策树
孟宝亮2024-03-2972301
构建决策树时，需要根据训练数据计算所有特征的最佳分裂点，来实现分类决策树构建。在 scikit-learn 的分类决策树实现中，主要用到了两种方法：接下来，我们就要去学习和掌握这两种分裂增益原理和计算方法，以及基于这两...
《决策树》
机器学习《决策树》（四）回归决策树
孟宝亮2024-03-2854503
在构建回归决策树时，我们需要找到最优的分裂点，以最小化子集的均方误差。回归决策树也有自己的一些分裂准则，我们将详细探讨这些分裂准则的计算方法，并介绍如何应用它们来构建回归决策树。
《决策树》
机器学习《决策树》（五）过拟合问题
孟宝亮2024-03-2764204
过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。无论是传统机器学习算法、还是深度学习算法都会出现过拟合问题。 1. 过拟合方法我们前面构建的分类或者回归决策树都是完...
《决策树》
机器学习《决策树》（六）决策树 API
孟宝亮2024-03-2656300
Scikit-Learn（sklearn）是一个用于机器学习的Python库，其中包含了大量用于分类、回归、聚类和其他机器学习任务的算法和工具。在sklearn中，决策树是其中的一个常用算法。下面，将会对决策树在 skl...
《决策树》
机器学习词嵌入 word2vec 模型
孟宝亮2024-03-21182405
Word2Vec 是 Google 在 2013 年推出的一种用于生成词向量的模型，它通过无监督学习的方式从大量文本数据中学习单词的语义关系。即：通过训练一个浅层的神经网络模型来学习如何将每个词转换为一个固定长度的向量。...
机器学习层次 Softmax（Hierarchical Softmax）
孟宝亮2024-03-07189000
SoftMax 函数是深度学习和机器学习中一个非常重要的概念，主要用于处理多分类问题。Softmax 函数能够将一个实数向量映射为一个概率分布，使得输出向量的所有元素都在 0 到 1 之间，并且它们的和为 1。层次 S...
机器学习 K 均值聚类（K-means）
孟宝亮2024-02-14112600
聚类（Clustering）指的是将一组数据点按照某种规则或者方法分成多个组或簇，使得同一组内的数据点在某种意义上更相似，而不同组之间的数据点相对较不相似。聚类时，可以基于数据分布、基于数据密度、基于数据相似度、基于图...
机器学习方向梯度直方图算法（HOG）
孟宝亮2023-11-09144904
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的特征描述方法，它通常用于目标检测和物体识别。HOG 特征是一种用于描述图像中局部纹理和形状的特征向量，其主要思想...

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机器学习

机器学习 回归决策树（Decision Tree Regression）

机器学习 基尼指数（Gini Index）

机器学习 代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning）

机器学习 信息增益（Shannon Information Gain）

机器学习 《决策树》（一）准备工作

机器学习 《决策树》（二）初识决策树

机器学习 《决策树》（三）分类决策树

机器学习 《决策树》（四）回归决策树

机器学习 《决策树》（五）过拟合问题

机器学习 《决策树》（六）决策树 API

机器学习 词嵌入 word2vec 模型

机器学习 层次 Softmax（Hierarchical Softmax）

机器学习 K 均值聚类（K-means）

机器学习 方向梯度直方图算法（HOG）

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