1.随机森林模型 1 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) 2 rf_clf = clf.fit…

翻译自effective backprop, Yann LeCun stochastic vs batch learning stochastic learning的优势 通常比batch更快。因为在训练数据中，可能有很…

　　RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 　　根据个体学习器的生成方式，目前的集…

ID3 D3算法十分简单，核心是根据“最大信息熵增益”原则选择划分当前数据集的最好特征，信息熵是信息论里面的概念，是信息的度量方式，不确定度越大或者说越混乱，熵就越大。在建立决策树的过程中，根据特征属性划分数据，使得原本…

注：本文为《刘培奇：新一代专家系统开发技术及应用》读书笔记，相关版权属于原创作者。 　　知识表示方法是研究系统中知识的组织形式，强调表示和控制之间的关系，表示与推理及其他研究领域的知识。知识表示与问题的性质和推理控制策略…

介绍 吴恩达（Andrew Ng）在Coursea上的机器学习（Machine Learning下称ML）课程，是经典的ML课程之一，内容深入浅出，几乎是入门ML的必修课之一。 预备知识： 概率论 线性代数*矩阵运算 微…

概要 机器学习算法能够实现数据转换为知识. 监督学习 监督学习的主要目的是使用有类标的训练数据构建模型, 然后使用经过训练得到的模型对未来数据进行预测. graph LR subgraph 监督学习 训练数据 ==>…

【译】2017 年你不能错过的 Java 类库 – 后端 – 掘金各位读者好， 这篇文章是在我看过 Andres Almiray 的一篇介绍文后，整理出来的。 因为内容非常好，我便将它整理成参考列…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/… 。 生产环境灵活、高性能机器学习模型服务系统。适合基于实际数据大规模运行，产生多个模型训练过程。可用于开发环…

一、属性选择： 1、理论知识： 见以下两篇文章： 数据挖掘中的特征选择算法综述及基于WEKA的性能比较_陈良龙 数据挖掘中约简技术与属性选择的研究_刘辉 2、weka中的属性选择 2.1评价策略（attribute ev…

【算法研究】网页信息提取 文献总结-差异和对比 零、基础知识 结构化数据 2015_《Fundamentals of Database Systems (5th Edition)》存储在数据库中的信息称为结构化数据; X…

简介 这次我们来谈谈机器学习中另外一个数学气息比较浓的算法朴素贝叶斯算法。 可能有朋友会看见数学气息比较浓心理就咯噔一下，先别急着叉掉本文，说朴素贝叶斯算法算法的数学气息比较浓，并非它有什么巨发杂的数学公式，而是它常见于…