机器学习----决策树模型

  本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A   谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译    来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基

一,线性模型描述 简单线性回归如: y= ax+b 对于多变量的情形 通常,通过机器学习训练模型计算的值和真实值可能存在一定的误差: 因此,我们使用最大似然估计就可以得到损失函数: 利用高斯的对数似然化简: 致此,我们就得到了损失函数. 通常,我们想要使我们的目标函数值最小,这样我们模型预测的值就更加精确. 二,梯度下降和最小二乘法 1.最小二乘法: 在目标函数的导数为零的点为极值点, 得到: 2.梯度下降: 梯度下降又分为批量梯度下降和随机梯度下降,二者的区别在于,批量梯度下降是对全样本量的迭

概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向.近日,数据科学家Prasoon  Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章.文章从基础的概念开始谈起,并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值.本文对该文章进行了编译介绍. 第一部分:基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类.比如:预测给定图像中是否包含汽车或狗,或预测图像中的手写字符是 0 到 9 中的哪一个. 事实证明,很多问题都不在上述范围内.比如说,给定一个句

此文道出了本人学习Stacking入门级应用的心路历程. 在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法,以及如何在 Kaggle 首战中进入前 10%这篇文章(作者是章凌豪).对于两位提供的信息,感激不尽.同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码,比如这篇(https://www.kaggle.com/arthurtok/introduction-to-ensembling-stacking-in-python). 本文适用于被stacking折磨的死去活来的新手,在网上为数不多的s

Spark机器学习 分类模型的预测目标是:类别编号 回归模型的预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 决策树 不纯度度量方法:方差 0 准备数据 archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.决策树是一种基本的分类和回归方法,学习通常包含三个步骤:特征选择.决策树的生成和决策树的剪枝.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关

导语 在笔者的上一篇文章中[1],使用了 k-NN 算法来识别手写字数据集,它的缺点是浪费存储空间且执行效率低.本文将使用决策树算法来解决同样的问题.相对 k-NN 算法,它更节约存储空间且执行效率更高.更重要的是,实施决策树算法的过程将训练算法并得到知识 -- 这是开发机器学习程序的一般步骤.一旦理解了这个工作流程,才有可能利用好机器学习这把利剑. 在本文中,笔者将训练一个决策树模型并使用该模型来识别手写字数据集.从中读者将可以了解到:如何构建学习模型?模型经过训练后学习到了怎样的知识?学习到

什么是PAI? PAI的全称是Platform of Artificial Intelligence,主要在使用机器学习做模型训练时提供整套链路.机器学习即服务,把机器学习作为服务对外推出,大家可以在平台上使用比较先进的机器学习算法.将多种深度学习框架集成到PAI中,同时基于深度学习框架包装成更加易用的组件.具备异构的计算服务能力,把CPU计算能力和GPU计算能力统一调度起来,异构的计算能力透明,大家的注意力是哪些机器学习算法可以帮助业务,不用关心底层资源的申请和分配.PAI也支持在线预测服务,

3.5 模型评估 在上一节,我们完成了模型估计任务.现在,对我们来讲是时候评估模型是否满足模型质量标准,以决定我们进行下一步的结果解释还是回到前面的阶段改善模型. 本节,我们将使用均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)和受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线来评估我们模型的质量.计算RMSE和ROC曲线,我们需要使用测试数据而不是训练数据来评估模型. 3.5.1 快速评价 很多软件包为用户提供一些算法来快速评