序 RF中有相應的缺失值處理方法，本次記錄其兩種缺失值處理技巧 暴力填補 Python中的na.roughfix包提供簡單的缺失值填補策略：對于...
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隨機森林如何處理缺失值
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隨機森林如何評估特征重要性序 集成學習模型的一大特點是可以輸出特征重要性，特征重要性能夠在一定程度上輔助我們對特征進行篩選，從而使得模型的魯棒性更好。 隨機森林中進行特征...
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Boosting
序 boosting是集成學習中的一個大家族，本次記錄boosting的相關概念以及與bagging的區別。 boosting思想 Boosti...
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決策樹剪枝為何要剪枝 決策樹遞歸地構建樹，直到不能繼續分裂下去為止，這樣的樹對于訓練集可能擬合的較好，但對于訓練集可能產生過擬合現象，原因是過多的考慮對訓...
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集成學習
序 本次以及后續幾次博客將陸續記錄關于集成學習模型的相關知識點。 Ensemble概述 集成學習 就是構造若干模型并用它們的（加權預測/投票）值...
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模型方差與偏差
序 面試過程中經常會被問到關于方差和偏差的概念以及比對。 偏差 偏差度量了學習算法的期望預測值與真實結果間的偏離程度，也就是刻畫了模型本身的擬合...
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Bagging與隨機森林
序 集成學習大類中常見的有兩個子類：Bagging和Boosting。本次記錄一下Bagging以及其代表模型RandomForest。 Bag...
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樸素貝葉斯序 本次記錄樸素貝葉斯的相關原理，并上一張手寫的面試級推導過程 樸素貝葉斯模型是什么？ 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。...
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決策樹序 本次記錄一下決策樹的相關概念以及思想，后面博客再貼上具體的算法原理 一句話介紹 決策樹是一種基本的分類與回歸的判別式模式，在分類問題中，表示...
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信息熵與基尼指數的關系序 熵的概念中有信息熵、信息增益、信息增益比、基尼指數，這些統統作為決策樹分裂的依據，其中，我們需要知道信息熵與基尼指數的關系。 信息熵與基尼指...
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