https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10724118.html

选 weighted variance 最小的

但是weighted variance是怎么计算的？

Gini Index基尼系数：在CART里面划分决策树的条件是采用Gini Index

总体内包含的类别越杂乱，GINI指数就越大

 information gain ratio 信息增益率：信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。

Regression trees树回归 以及其他的更多相关文章

  1. 【机器学习实战】第9章 树回归（Tree Regression）

    第9章 树回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/ ...

  2. Machine Learning in Action -- 树回归

    前面介绍线性回归,但实际中,用线性回归去拟合整个数据集是不太现实的,现实中的数据往往不是全局线性的 当然前面也介绍了局部加权线性回归,这种方法有些局限 这里介绍另外一种思路,树回归 基本思路,用决策树 ...

  3. 【机器学习实战 第九章】树回归 CART算法的原理与实现 - python3

    本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐c ...

  4. 关于Additive Ensembles of Regression Trees模型的快速打分预测

    一.论文<QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees&g ...

  5. Gradient Boosted Regression Trees 2

    Gradient Boosted Regression Trees 2   Regularization GBRT provide three knobs to control overfitting ...

  6. ogistic regression （逻辑回归） 概述

    :http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#send http://en.wikipedia.or ...

  7. 【转】Logistic regression （逻辑回归） 概述

    Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等 ...

  8. 转：Logistic regression （逻辑回归） 概述

    Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等 ...

  9. 【算法】Logistic regression （逻辑回归） 概述

    Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等 ...

随机推荐

  1. Flink从入门到入土（详细教程）

    和其他所有的计算框架一样,flink也有一些基础的开发步骤以及基础,核心的API,从开发步骤的角度来讲,主要分为四大部分 1.Environment Flink Job在提交执行计算时,需要首先建立和 ...

  2. oeasy教您玩转linux010202软件包管理apt

    顾一下 上一部分我们都讲了什么?

  3. 【转】Tomcat搭建文件服务器

    http://blog.csdn.net/yin_jw/article/details/43524659 1. 配置在tomcat目录下 直接把文件放在 tomcat6/webapps/ROOT 目录 ...

  4. 最小生成树MST

    定义 在一给定的无向联通带权图\(G = (V, E, W)\)中,\((u, v)\) 代表连接顶点 \(u\) 与顶点 \(v\) 的边,而 \(w(u, v)\) 代表此边的权重,若存在 \(T ...

  5. agumaster 分页方案

    本文例程下载:https://files.cnblogs.com/files/xiandedanteng/agumaster20200430-1.zip 之前的分页方案有点小瑕疵,这回修正了一下. 控 ...

  6. 一些免费的API

    Github 接口 Github 为我们提供了一些免费的 API 接口,利用这些接口我们可以开发一些工具. 接口文档地址为 https://docs.github.com/en/rest 下面是一个例 ...

  7. 超详细！盘点Python中字符串的常用操作

    在Python中字符串的表达方式有四种 一对单引号 一对双引号 一对三个单引号 一对三个双引号 a = 'abc' b= "abc" c = '''abc''' d = " ...

  8. [程序员代码面试指南]递归和动态规划-最小编辑代价(DP)

    问题描述 输入 原字符串StrOrg,目标字符串StrTarget,插入.删除.替换的编辑代价ic,dc,rc.输出将原字符串编辑成目标字符串的最小代价. 解题思路 状态表示 dp[i][j]表示把s ...

  9. C#开发PACS医学影像处理系统(十八)：Dicom使用LUT色彩增强和反色

    在医生阅片确诊的过程中,当发线疑似病灶时在灰度显示下有时并不清晰,这时候就需要色彩增强效果来使灰度图像变为彩色图像. LUT可以简单的理解为0-255的颜色映射值,例如:彩虹编码,将其打包成LUT格式 ...

  10. 阿里云docker部署mysql

    看完我的上一个博客之后,对centos系统应该有一定的了解,话不多说,接下来我们来在docker容器中部署mysql. 1.下载mysql镜像,因为本人用的5.7版本,你也可以下载最新版,都是可以的 ...