• 数据与可视化的完美碰撞,让你真正欲罢不能

    矩阵就是从多维问题的事件中,找成对的因素,排列成矩阵,然后根据矩阵来分析问题,确定关键点的方法,它是一种通过多因素综合思考,探索问题的好方法从问题事项中,找成对的因素群,分别排列成行和列,找...
    文章 2017-08-01 1247浏览量
  • 当机器学习遇上计算机视觉

    根据该二元决策,它将沿分支向左或向右,接下来查看下一个“分支函数”,一直重复这样的操作。当最终达到叶子节点,一个存储的预测——通常是一个包含类别标签的直方——就是输出(你也可以去看一下ChrisBurges...
    文章 2017-05-02 894浏览量
  • 理解随机森林:基于Python的实现和解释

    我们可以将决策树看作是询问有关数据的问题的流程,并最终导向一个预测类别(在回归任务上则是连续值)。这是一种可解释的模型,因为其决策方式类似于我们在现实生活中做法:我们询问一系列有关数据的问题,直到...
    文章 2019-01-07 3463浏览量
  • 带你读《数据挖掘导论(原书第2版)》之三:分类:...

    3.4给了一个决策树如何对哺乳动物进行分类的例子。该树有三种类型的结点: 根结点,没有传入连接和零个或多个传出连接。内部结点,每个结点只有一个输入连接和两个或更多的传出连接。叶结点或终端结点,每个结点...
    文章 2019-11-18 2453浏览量
  • 独家|一文读懂随机森林的解释和实现(附python代码)

    我们可以将决策树视为一系列关于数据的是/否问题,从而最终得出一个预测类别(或回归情况下的连续值)。这是一个可解释的模型,因为它非常像我们人类进行分类的过程:在我们做出决定之前(在理想世界中),我们会对...
    文章 2018-11-29 5717浏览量
  • 一文读懂随机森林的解释和实现

    我们可以将决策树视为一系列关于数据的是/否问题,从而最终得出一个预测类别(或回归情况下的连续值)。这是一个可解释的模型,因为它非常像我们人类进行分类的过程:在我们做出决定之前(在理想世界中),我们会对...
    文章 2018-12-19 1456浏览量
  • 擂台:灵异视频辨真伪

    根据该二元决策,它将沿分支向左或向右,接下来查看下一个“分支函数”,一直重复这样的操作。当最终达到叶子节点,一个存储的预测——通常是一个包含类别标签的直方——就是输出(你也可以去看一下ChrisBurges...
    文章 2017-05-02 1508浏览量
  • 干货|上手机器学习,从搞懂这十大经典算法开始

    逻辑回归是机器学习借自统计领域的另一项技术,用于解决二元分类问题(有两个类值的问题)。逻辑回归就像线性回归,因为它的目标是找每个输入变量的加权系数值。与线性回归不同的是,逻辑回归预测输出值的函数是非...
    文章 2018-07-03 2810浏览量
  • 决策树算法原理(下)

    由于决策时算法很容易对训练集过拟合,而导致泛化能力差,为了解决这个问题,我们需要对CART树进行剪枝,即类似于线性回归的正则化,来增加决策树的泛化能力。但是,有很多的剪枝方法,我们应该这么选择呢?CART采用...
    文章 2019-08-04 791浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第05章...

    第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 (第二部分 神经网络和深度学习)第9章 启动和运行TensorFlow 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非...
    文章 2018-09-10 1460浏览量
  • CIKM Cup 2016冠军,阿里巴巴这次用了什么黑科技?

    决策树是一个决策支持工具,它使用树形决策模型以及序列可能性。包括各种偶然事件的后果、资源成本、功效。下展示的是它的大概原理: SVM SVM(Support Vector Machine)是二元分类算法。给定一组2种类型的N维...
    文章 2017-08-01 1548浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    问题是:在多个可行的线性分类器中,什么样的分类器是好的?为了得到好的泛化性能,分类平面应该不偏向于任何一类,并且离两个类的样本都尽可能的远。这种最大化分类间隔的目标就是支持向量机的基本思想。支持向量机...
    文章 2018-07-22 3001浏览量
  • 机器学习算法选用指南

    在从事数据科学工作的时候,经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题。虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法,但要做出最合适的选择依然非常困难。在这篇文章中,我将对一些基本概念给简要的...
    文章 2017-11-17 4046浏览量
  • 从零开始带你了解商业数据分析模型——2....

    类似的分类决策问题在企业运作中比比皆是。本章的内容旨在为大家介绍最常见的分类型预测模型 – 逻辑回归。当然,能做分类型预测的模型还有很多,比如决策树,随机森林,支持向量机,深度学习等等。我们也会在接...
    文章 2020-05-14 789浏览量
  • 决策树算法原理(下)

    由于决策时算法很容易对训练集过拟合,而导致泛化能力差,为了解决这个问题,我们需要对CART树进行剪枝,即类似于线性回归的正则化,来增加决策树的返回能力。但是,有很多的剪枝方法,我们应该这么选择呢?CART采用...
    文章 2017-11-25 1253浏览量
  • 机器学习初学者必须知道的十大算法

    3中的决策树根据年龄和婚姻状况分类是否购买跑车或小型货车。如果这个人30多年没有结婚,我们可以如下预测:“30多年?gt;是->'已婚?gt;不。因此,该模型输出一个跑车。三 4.朴素贝叶斯 为了计算事件发生的...
    文章 2017-11-15 6881浏览量
  • 带你读《软件架构理论与实践》之二:软件架构的概念

    究其原因,很多研究人员并没有多少工程实践经验,甚至没有从工程实践出发来提炼问题,所以给的软件架构定义太过学术化,在此基础上上获得的研究成果势必与实际需求存在比较大的差异,也很难在工程实践中推广使用。...
    文章 2019-10-31 2965浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章 ...

    5-10 显示了在一些随机生成的线性数据上,两个线性 SVM 回归模型的训练情况。一个有较大的间隔(ϵ=1.5),另一个间隔较小(ϵ=0.5)。添加更多的数据样本在间隔之内并不会影响模型的预测,因此,这个模型认为是...
    文章 2018-04-24 1866浏览量
  • 《Python机器学习——预测分析核心...解剖”一个新问题

    一个分类器就相当于只算一个等高线,而不再考虑与这条分界线的远近距离之类的问题,而回归的方法就相当于要绘制一个完整的地形。2.1.2 新数据集的注意事项 初始审视数据集时,还需要考查数据集的其他特性。下面...
    文章 2017-05-02 1988浏览量
  • 想了解机器学习?你需要知道的十个基础算法

    从业务决策的角度来看,大部分情况决策树是评估作出正确的决定的概率最不需要问是/否问题的办法。它能让你以一个结构化的和系统化的方式来处理这个问题,然后得出一个合乎逻辑的结论。2.朴素贝叶斯分类(Naive ...
    文章 2017-08-01 1234浏览量
  • R 决策

    通常取值为1几何均值(G-mean)•它能合理地评价数据集的整体分类性能•是各个类别查全率的平方根,当各个类别的查全率都大时才增大•同时兼顾了各个类别的分类精度6 什么决策树?决策树(Decision Tree),又称为...
    文章 2022-04-10 51浏览量
  • Nat.Mach.Intell.|华科同济医学院剑桥联手推出新冠...

    决策树是由分层组织的二元决策序列组成的简单分类器。因此&xff0c;如果树的准确性保持较高&xff0c;则将模型的复杂性降低到这种结构就有可能揭示一种临床上可移植的决策算法。在下文中&xff0c;作者将后者称为“可解释...
    文章 2021-12-10 41浏览量
  • 机器学习是如何巧妙揭示大脑工作机制的

    注意我们反复在说的低维到高维,与高维到低维的问题,现实生活中的问题往往是高维到低维的映射,比如信号(高维)-决策(往往二维)过程,能够在高维空间里找到低维嵌入,往往就代表神经网络建立了真实世界的模型,...
    文章 2017-08-01 1175浏览量
  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    如果它显示的二元变量关系与领域知识相符,或者它随时间迁移呈现可预计的变化模式或者稳定性,或者它对输入数据的轻微扰动呈现不敏感,此时我们对模型的信心都会有所提高。偏相关对于数据集的不同数据行而言,是...
    文章 2017-05-16 2047浏览量
  • 大数据会说话,简明机器学习问题

    1.2显示了这种情况,其中,给定x时y发生的条件概率捕捉了未观测到的因素的影响,写为。1.2 学习问题的概率设定 (3)因为数据科学是一种内在的经验活动,所以我们还观察到了概率分布的一组样本,N个独立同分布...
    文章 2018-04-04 1488浏览量
  • 从零搭建推荐体系:概述及标签体系搭建(上)

    是一般情况下的推荐系统基本框架(图片取自网络): 从最初的数据收集,到最末端的展示阶段,中间还经过数据处理以及生成环节,处理大多数所指提取特征初处理,生成一般是指利用特征来选取相应算法进行匹配计算。...
    文章 2017-08-01 2622浏览量
  • 机器学习常用算法

    5.分析对某种响应可能性影响最大的因素,比如判断具有什么特征的客户流失概率更高 6.为其他模型筛选变量。决策数找到的变量是对目标变量影响很大的变量。所以可以作为筛选变量的手段。其核心概念中涉及信息熵、信息...
    文章 2017-07-19 2113浏览量
  • 技术人生」第9篇:如何设定业务目标

    业务大和 OKR 的层次不同、要解决的问题不同、起到的作用不同、使用方法也不同。可以说&xff0c;前者是后者的前提和基础&xff0c;前者包含了后者&xff1b;后者是前者的保障和落地方法之一&xff08;OKR 不是唯一的业务战略...
    文章 2022-09-02 122浏览量
  • 《Machine Learning with Spark》书评与作者访谈

    MLlib提供了一些适用于二元分类问题的算法,包括线性支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和多层感知。此外,还提供了组合模型(一组模型的组合预测),比如随机森林、梯度提升模型。这些组合模型往往能够在...
    文章 2016-12-27 3129浏览量
  • 带你读《数据挖掘导论(原书第2版)》之二:数据

    例2.1 与数据相关的问题 为了进一步解释这些问题的重要性,考虑下面的假想情况。你收到某个医学研究者发来的电子邮件,是关于你想要研究的一个项目的。邮件的内容如下: 尽管有些疑虑,你还是开始着手分析这些数据...
    文章 2019-11-18 4753浏览量
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