鐵人檔案
本人目前持續學習數據分析和AI當中,包括常見的機器學習和深度學習,在學習過程中,才知道其實自己還有許多需要學習的地方,在自學了python和數據分析的方法(有關的套件和參數設定)之後, 也不敢說自己學的多深,只是突然會想了解它背後原理是如何完成?不單單只是知道原理,還想要知道背後程式碼,也就是演算法是如何在程式碼上實現
一、心得分享:本人目前持續學習數據分析和AI當中,包括常見的機器學習和深度學習,在學習過程中,才知道其實自己還有許多需要學習的地方,在自學了python和數據分...
首先,先從比較常見的機器學習方法開始,也就是隨機森林方法,幫大家快速講解一下大概(因為主要目的是在寫Algorithm),但要講隨機森林要先講決策樹一、甚麼是決...
那今天,我打算一步一步寫出演算法,順便跟大家分享關於我的理解,首先決策樹算法有ID3和C4.5和CART算法,今天要講解的是CART分類法(因為此方法既可以做分...
昨天,我們把基尼係數算完,那今天,我打算建立bagging算法函數:對於有n個資料的資料集,我們取出m個資料(m<=n),這m個資料採用:自助抽樣法(也就...
昨天,我們把bagging算法算完,那今天,我打算建立分類函數:在建立分類節點之前,得先把文字訊號轉成數字,可利用特徵工程中的label encoding或on...
昨天,我們把分類函數算法算完,那今天,我打算建立決策樹:有了第一個最佳分類點和數值後,接下來就要找那個子集的下一個最佳分類點,上次程式只是找尋最佳分割點,並未找...
昨天,我們把建立決策樹條件設定完,那今天,我打算寫建立決策樹後半:有了條件後,就開始建立整個決策樹-->利用遞迴放入 # 建立決策樹 def create...
昨天,我們已建立完決策樹,那今天,我打算帶入資料去看他分類結果:建立決策樹的使用模型: #用樹來預測樣本 def tree_Classify(decisionT...
昨天,我們已建立完隨機森林,那今天,我打算使用回歸方法去看他得出來結果,所以會跟基尼係數預測類別方法,有些不同:這邊會列出不太一樣的地方第一個是分割不採用基尼...
昨天,我們已建立完隨機森林回歸分類方法,那今天,我打算來介紹下支持向量機(Support Vector Machines),首先先來圖稍微說明下:EX: 狗:藍...
