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分类树和回归树的区别 除了MSE还有MAE可以作为树的评价指标。   特征过多？   回归树效果 决策树不仅仅可以做分类问题、也可以做回归问题，它画出来的图大概长下面的样子： 他并不是一条直线而是有点像股票那样的曲折。 提示：一般我们做回归用的是、决策树做回归用的还是比较少的。 …

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原因：缺少Graphviz 环境，Graphviz 仅仅用pip install 的方式下载是不够的，因为pip包仅仅是一个接口，还需要去Graphviz 的官网下载安装这个软件。 官网：http://www.graphviz.org/download/ 直接让软件帮我们配置好PATH： 目录你自行 …

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我们通过开始菜单启动Jupyter Notebook默认是从C盘启动，打开后只显示C盘的文件夹。 如果想从任意位置启动或者从任意位置打开Jupyter Notebook文件。只需要先进入到文件夹。 如果浏览器未能自动打开，可以复制上面的网址手动在浏览器中访问：

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前序课程：集成方法 提升方法：将弱的可学习算法提升为强的可学习算法。其中提升方法是集成学习中的一种。   AdaBoost算法 准确的来说Adaboost是boosting的其中一种方法。采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重）。 AdaBoost是 …

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前序文章：集成算法 Bagging算法（英语：Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种集成学习算法。   如何生成多个臭皮匠？ 本质是放回式采样。 现在我们有一组数据，其中70%是训练数据，剩下的30%是测试数据。测试数据是为了验证我们 …

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前序课程：支持向量机 支持向量机：线性可分支持向量机与软间隔最大化 支持向量机：线性可分支持向量机与硬间隔最大化   提升决策树的准确性性能 在之前我们学习过决策树，现在我们考虑下如何提升决策树的准确性。 使用集成学习方法，集成学习方法有两个主要类别，分别是序列方法和并行方法。他们主要有代 …

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前序课程 支持向量机学习路线，请学习本节软间隔最大化之前先看之前的硬间隔最大化。支持向量机：线性可分支持向量机与硬间隔最大化   软间隔优化：解决过于“严格”划分问题 软间隔：数据中的噪音。 之前的方法过于“严格”，我们要求所有点都分的对，先分的对，再要求间隔最大。而现在，我们认为这个要求 …

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在计算器上计算e的x次方（假设x=4），步骤如下： 1、用科学计算器数字键输入1，如下图： 2、按红框这个键，如下图： 3、再按红框这个键，如下图： 4、再按红框这个键，如下图： 5、数字键输入4，如下图： 6、按红框这个“=”，答案就出来了，如下图： 结果：e^4=54.5981500331442 …

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  书接上文：回忆感知机红豆绿豆模型 之前我们学习过感知机的概念和应用，回忆：感知机 – 一种二分类线性分类模型，划分红豆和绿豆 我们解决了一个分类问题——划分红豆和绿豆。我们可以让机器随心所欲的正确划分出一条直线将图中的红豆和绿豆划分开。 现在我们有了一个更好的划分红豆和绿豆 …

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