新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点. 最后,我收集了与机器学习相关的速查表.有些我经常参考,认为其他人也可能从中受益.因此, 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考. 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图…

决策树python建模中的坑 代码 #coding=utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r"D:\workspace\python\files\A…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分.如今我们得到了每一个特征值得信息熵增益,我们依照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点.数据集和二叉树的图见下. (二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的) 数据集:    决策树: 2.代码实现部分      由于上一节,我们通过chooseBestFeatureToSplit函数已经能够确定…

今天,我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法,决策树.决策树是对人类认知识别的一种模拟,给你一堆看似杂乱无章的数据,如何用尽可能少的特征,对这些数据进行有效的分类. 决策树借助了一种层级分类的概念,每一次都选择一个区分性最好的特征进行分类,对于可以直接给出标签 label 的数据,可能最初选择的几个特征就能很好地进行区分,有些数据可能需要更多的特征,所以决策树的深度也就表示了你需要选择的几种特征. 在进行特征选择的时候,常常需要借助信息论的概念,利用最大熵原则. 决策树一般是用来对离散数据进行…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第21篇文章,我们一起来看一个新的模型--决策树. 决策树的定义 决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型,非常直观容易理解,并且和数据结构的结合很紧密.我们学习的门槛也很低,相比于那些动辄一堆公式的模型来说,实在是简单得多. 其实我们生活当中经常在用决策树,只是我们自己没有发现.决策树的本质就是一堆if-else的组合,举个经典的例子,比如我们去小摊子上买西瓜.水果摊的小贩都是怎么做的?拿起西瓜翻滚一圈,看一眼,然后伸…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      上一节学习支持向量机,感觉公式都太难理解了,弄得我有点头大.只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多. Adaboost是用元算法的思想进行分类的. 什么事元算法的思想呢?就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集.就是要对每一个特征值都构建决策树,而且赋予他们不同的权值,最后集合起来比較.       比方说我们能够通过是否有胡子和身高的高度这两个特征来来决定一…

决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型 source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action 运行demo 重要参考学习:http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/detai…

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V…

无参数 算法 随机森林 随机森林是一种集成方法,集成多个比较简单的评估器形成累计效果. 导入标准程序库 随机森林的诱因: 决策树 随机森林是建立在决策树 基础上 的集成学习器 建一颗决策树 二叉决策树 在一颗合理的决策书中.每个问题基本上都可将种类的可能性减半. 决策树的难点在于如何设计每一步的问题. 创建一颗决策树 原始数据: 四种标签 使用DecisionTreeClassifier评估器 辅助函数,分类器结果可视化 检查决策树分类的结果 在深度为5的时候,在黄色与蓝色区域中间有一个浅紫色区…