결정 트 리 알고리즘 원리 와 실례

결정 트 리 는 뿌리 노드 부터 한 걸음 한 걸음 잎 노드 (최종 결정) 까지 모든 데이터 가 최종 적 으로 잎 노드 에 떨 어 지고 분류 도 할 수 있 고 회귀 도 할 수 있다. 엔트로피 결정 트 리 는 데 이 터 를 분리 하 는 표준 엔트로피 로 엔트로피 를 선택 합 니 다. 서로 다른 의사 결정 트 리 알고리즘 ID3: 정보 이득 을 데이터 분류의 기준 으로 사용 합 니 다. 후 가지치...

기계 학습 알고리즘

기계 학습 문제 해결 의 절차

앞의 두 가지 방법 은 모두 알고리즘 자체 에서 약간의 돌 파 를 시도 하 는 것 이 고, 세 번 째 방법 은 데이터 자체 에서 시작 하 기 를 바 라 는 것 이다.저 자 는 사실 이런 방법 을 '특징 공정' 이 라 고 할 수 있 는데 바로 데이터 의 특징 에 있어 서 일 을 하 는 것 이 라 고 말 했다.특징의 분해 / 합병 을 통 해 특징 간 의 연관 성 을 낮추다.분 산 된 특징 치 를...

기계 학습 알고리즘

K - Mean 집합, DBSCAN 집합 원리 와 실현

기본 개념: 얻 으 려 는 클 러 스 터 의 갯 수: k 값 질량 심: 평균 값, 즉 벡터 각 차원 의 평균 값 거리의 도량 을 지정 해 야 합 니 다. 기본 개념: DBSCAN: 밀도 에 기반 한 소음 이 있 는 집합 (Density - Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 핵심 대상: 특정한 점 의 밀도 가 알고리즘 이 설정 한 한...

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