决策树

本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。

最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮（Three Waves of AI）》的书，作者是 DARPA 信息创新办公室主管 John Launchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段。

本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。

哈佛商业评论称数据科学家是21世纪最性感的工作。所以，对于那些ML刚刚开始的人来说，这篇博客机器学习算法工程师需要知道的十大算法是非常有用的。

机器学习决策树算法学习笔记 。

决策树是机器学习和数据科学中最受欢迎的算法之一

决策树，随机森林，bagging，boosting的介绍以及背后的原理。

随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮…

存量客户维系的本质是通过改善产品和服务来提升客户和企业之间的双赢关系。

多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 随机森林是集成学习的一个子类，由于它依靠于策率树的合并。你可以在这找到用python实现集成学习的文档：Scikit学习文档。 随机决策树 我们知道随机森林是其他的模型聚合，但它聚合了什么类型模型？你可能已经从其名称、随机森林聚合分类（或回归）的树中猜到…

numpy，pandas用于数值处理，DictVectorizer用于特征处理，graphviz用于模型可视化

CRISP-DM是管理数据挖掘，预测分析和数据科学项目的领先方法。CRISP-DM是有效的，但许多分析项目忽视了该方法的关键要素。

我们先带着大家过一遍传统机器学习算法，基本思想和用途。

提升算法(Boosting)在处理偏差-方差权衡的问题上表现优越，和装袋算法(Bagging)仅仅注重控制方差不同，提升算法在控制偏差和方差的问题上往往更加有效。在这里，我们提供一个对梯度提升算法的透彻理解，希望他能让你在处理这一问题上更加胸有成竹。

依据常用案例专家药物模型使用SmartMining桌面版，以决策树算法为背景，说明大数据如何构建专家诊病模型，以及如何通过可视化探索数据，实现决策树同样的计算结果!案例侧重于大数据思维的形成和可视化探索在数据挖掘中重要作用有所体验。