ID3C4.5CART 下表给出了ID3，C4.5和CART的一个比较总结。希望可以帮助大家理解。7. 决策树算法小结终于到了最后的总结阶段了，这里我们不再纠结于ID3, C4.5和 CART，我们来看看决策树算法作为一个大类别的分类回归算法的优缺点。这部分总结于scikit-learn的英文文档。首先我们看看决策树算法的优点：1）简单直观，生成的决策树很直观。2）基本不需要预处理，不需要提前归一
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2024-03-28 22:58:05
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线性回归是回归模型感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型线性回归：f(x)=wx+b感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离，逻辑回归：f(x)=sigmoid(wx+b)取值范围在0-1之间。感知器和SVM的对比：它俩都是用于分类的模型，且都以sign符号函数作为分类决策函数。
1.特征选择特征选择是选取对训练数据有分类能力的特征，常用的有信息增益（ information gain）、基尼不纯度（Gini impurity ）信息增益（ information gain）信息增益用在ID3、C4.5决策树生成算法中wikipedia中信息增益的公式
J是分类数，几分类就是几
a是特征a的取值
1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0，相反z<0，分类时只要满足z=>=0就可以实现分类，（=theta_i*x_i,也就是向量theta是决策边界z的法向量，即，后面svm后用到）当参数确定时，即可绘制出一条线，关于线性可分，非线性可分，请移步这里（
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2024-03-21 11:01:43
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逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无穷时，分母很大，S(x)接近0，当x接近正无穷时，分母接近1，S(x)接近1，当x为0时，S(x)为1/2在正中间。
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2024-03-29 22:12:55
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以下算法所需训练数据格式：决策树回归算法：import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegresso
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
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2021-11-30 10:57:13
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多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
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2022-11-29 20:26:13
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目录✨主程序✨画图程序 ✨代码修改细节✨结果展示✨参考 主程序import os
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
from createPlot import createPlot
import m
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2024-06-12 18:07:35
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1简介softmax逻辑回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广。在多分类问题中，类标签y可以取两个以上的值。Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。2softmax回归过程2.1线性处理描述：大小是，大小是。其中n是输入个数，m是分类个数。这里的是经过onehot编码后的分类标签。2.2softmax函数这是最原
原创
2021-03-25 12:09:41
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Softmax回归Reference：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regressionhttp://deeplearning.net/tutorial/logreg.html起源：Logistic的二类分类Softmax回归是Lo...
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2015-06-19 19:22:00
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前面我们学习了线性回归，线性回归主要用于对于问题的预测，输出一个结果值，但问题往往不止这一种，我们每天也在处理很多分类的问题，要的结果是哪一种。所以本节学习softmax回归模型分类问题对于分类问题，我们要的结果是输出一个类别统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。 独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。 类别对应的分量设置为1，其他所
原创
2023-07-25 09:27:32
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一、前言 1、softmax回归不是回归问题，而是分类问题 2、分类问题：对离散值的预测。 3、分类问题通常有多个输出，输出 i 预测为第 i 类的置信度 二、网络结构 1、为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有多个输出的模型，每个类别对应一个输出 2、在我们的例子中，由于我们有4个特征和3 ...
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2021-07-27 09:18:00
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softmax回归 标签（空格分隔）： 深度学习 回归估计一个连续值， 分类预测一个离散类别。 在上一节学习了线性回归问题，回归可以用于预测多少的问题。比如预测房屋被出售的价格，或者棒球队可能获得的胜利数量，又或者患者住院的天数。事实上，我们经常对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是问“哪一个”。 ...
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2021-07-29 20:14:00
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在上一篇文章中，讲述了广义线性模型。通过详细的讲解，针对某类指数分布族建立对应的广义线性模型。在本篇文章中，将继续来探讨广义线性模型的一个重要例子，它可以看成是Logistic回归的扩展，即softmax回归。 我们知道Logistic回归只能进行二分类，因为它的随机变量的取值只能是0或者1，那么如果我们面对多分类问题怎么办？比如要将一封新收到的邮件分为垃圾邮件，个人邮件，还是工作邮件；
原创
2023-06-01 07:56:43
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softmax回归。
原创
2022-10-22 15:30:15
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理论Python实现import numpy as np
原创
2022-11-02 09:43:34
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梯度提升回归树是另一种集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中含有“回归”，但这个模型既可以用于回归也可以用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小（1到 5 之间）的树，这样模型占用的内存更少，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并
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2024-07-07 13:01:55
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逻辑回归中的决策边界问题解析逻辑回归是分类问题中最常见且经典的算法之一，其核心思想是通过一个线性组合（logit）来预测某个事件发生的概率。对于二分类问题，模型的目标是将输入数据根据某种标准分为两类。这时，决策边界的定义尤为重要，它决定了模型的分类规则。本文将详细介绍逻辑回归中的决策边界，帮助读者理解其原理与实际应用。一、决策边界的数学定义逻辑回归的决策边界是模型用于区分不同类别的分界线，数学上可
Classification（分类）1、问题背景：特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式）1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）：（1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）h
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2024-04-01 12:05:36
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