1.10. 决策树 1.10.1. 分类 1.10.2. 回归 1.10.3. 多值输出问题 1.10.4. 复杂度分析 1.10.5. 实际使用技巧 1.10.6. 决策树算法: ID3, C4.5, C5.0 和 CART 1.10.7. 数学表达 1.10.7.1. 分类标准 1.10.7.2. 回归标准 1.10. 决策树 ...

Deeplearning Algorithms tutorial K-均值(K-Means Algorithm) 应用示例 优点 缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助...

多标签分类 到目前为止，所有的样例都总是被分配到仅一个类。有些情况下，你也许想让你的分类器给一个样例输出多个类别。比如说，思考一个人脸识别器。如果对于同一张图片，它识别出几个人，它应该做什么？当然它应该给每一个它识别出的人贴上一个标签。比方说，这个分类器被训练成识别三个人脸，Alice，Bob，Charlie；然后当它被输入一张含有 Alice 和 Bo...

利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 译者：SeanCheney 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 ApacheCN 机器学习交流群 629470233 ApacheCN 学习资源 Sklearn 与 TensorFlow 机器学习...

2.8. 密度估计 2.8.1. 密度估计: 直方图 2.8.2. 核密度估计 2.8. 密度估计 校验者: @不将就 @barrycg 翻译者: @Xi 密度估计涉及了无监督学习，特征工程和数据建模这三个不同的领域。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mixture.GaussianMixture ...

多类分类 二分类器只能区分两个类，而多类分类器（也被叫做多项式分类器）可以区分多于两个类。 一些算法（比如随机森林分类器或者朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多类分类问题。其他一些算法（比如 SVM 分类器或者线性分类器）则是严格的二分类器。然后，有许多策略可以让你用二分类器去执行多类分类。 举例子，创建一个可以将图片分成 10 类（从 0 到 9）的系...