1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTree
决策树常用于分类问题，但是也能解决回归问题。 在回归问题中，决策树只能使用cart决策树，而cart决策树，既可以分类，也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 1. 回想下id3，分裂后需要计算每个类别占总样本的比例，回归哪来的类别，c4.5也一样 2. 回归问题肯定是
Logistic regression 适用于二分分类的算法，用于估计某事物的可能性。 logistic分布表达式 $ F(x) = P(X<=x)=\frac{1}{1+e^{\frac{-(x-\mu)}{\gamma}}} $ $ f(x) = F^{'}(x)=\frac{e^{\frac{-(x-\mu)}{\gamma}}}{\gamma(1+e^{\frac{-(x-\mu)}{\gamma}})^{2}} $ 函数图像 分
算是自己整个完成的，没有参考别人的，留念。 import numpy as np import pandas as pd import math from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as
1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出，并在1995年发表 1.3 深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" from mlp_clf import MLPClassifier import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_svmlight_file #from scipy.sparse import csr_matrix def mean(numbers):
