吴恩达:机器学习的六个核心算法
算法:线性和逻辑回归、决策树等概念:正则化、优化损失函数、偏差/方差等在吴恩达看来,这些算法与概念是许多机器学习模型的核心思想,包括房价预测器、文本-图像生成器(如DALL·E)等。在最新的这篇文章中,吴恩达与团队调研了六种基础算法的来源、用途、演变等,并提供了较为详细的讲解。文章为去年撰写,常念常新...
机器学习必修:决策树算法(Decision Tree)
准备数据:树构造算法只适用于标称型数据,因此数值型数据必须离散化。分析数据:可以使用任何方法,构造树完成后,我们应该检查图形是否符合预期。训练算法:构造树的数据结构。测试算法:使用经验树计算错误率。使用算法:此步骤可以适用于任何机器学习算法,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。上面这种朴素的算法...
决策树,10道面试题
剪枝可以移除树枝以简化决策树,设置最小样本数可以避免在样本数太少的情况下继续划分,设置最大深度可以限制树的生长。决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策...
AI产品经理必懂算法:决策树
J.R.Quinlan在20世纪80年代提出了ID3算法,该算法奠定了日后决策树算法发展的基础。ID3采用香浓的信息熵来计算特征的区分度。选择熵减少程度最大的特征来划分数据,也就是“最大信息熵增益”原则。它的核心思想是以信息增益作为分裂属性选取的依据。存在的缺陷:该算法未考虑如何处理连续属性、属性缺失以及噪声等问题。
Machine Learning: 一部气势恢宏的人工智能发展史
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN的优点在于易于理解和实现,无需估计参数,无需训练,适合对稀有事件进行...
2022年4月10日百度机器学习方向暑期实习面试题分享
常见的决策树算法有三种:ID3、C4.5、CART树ID3算法的核心是在决策树的每个节点上应用信息增益准则选择特征,递归地构架决策树(www.e993.com)2024年9月19日。C4.5算法的核心是在生成过程中用信息增益比来选择特征。CART树算法的核心是在生成过程中用基尼指数来选择特征。问题4:用通俗的语言介绍下强化学习(ReinforcementLearning)...