在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。...由于还是用生成决策树时相同的训练样本，那么对于每个节点，剪枝后错分率一定是会上升的，因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。
在决策树生成以后，常常出现过拟合的问题。这是因为如果决策树过于复杂，训练样本的每个属性（变量）都被详细的加以考虑，决策树的每个叶节点所覆盖的样本都是或接近“纯”的。...这种情况下，决策树往往对训练样本拟合的很好，但是拟合验证样本时效果却大打折扣。...模型也是一样，我们更希望它能够体现规律性的东西，而不是训练样本中的细节。 这时，对决策树进行剪枝就成为了一个必不可少的步骤。其实对决策树而言，相对于树的生成过程，剪枝的过程更为重要。...今天介绍一种后剪枝算法——误差降低剪枝(Reduced Error Pruning/REP)。 误差降低剪枝是最简单粗暴的剪枝方法。首先用训练样本生成决策树后，自下而上对于每个节点决定是否修剪该节点。...举个栗子，假设有个训练样本产生的决策树长这样（目标变量可分类为1或）： 其中T4节点中13和7表示该节点覆盖的样本中目标变量为1和的个数。
决策树模型 II . 决策树模型 示例 III . 决策树算法列举 IV . 决策树算法 示例 V . 决策树算法性能要求 VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 ) VII ....决策树模型过程 : ① 训练过程 : 使用训练集数据确定决策时使用的属性 , 确定根节点 , 内部节点 , 叶子节点 的属性划分 , 训练决策树模型 ; ② 预测过程 : 从根节点特征开始 , 根据决策树中的判定序列依次从根节点向下判定...决策树模型 示例 ---- 1 ....常用的决策树算法 : ① CLS 算法 : 这是第一个决策树算法 , 1966 年提出 ; ② ID3 算法 : 该算法使决策树称为机器学习主流技术 , 1979 年提出 ; ③ C4.5 算法 : 最常用的决策树算法...决策树模型创建 ( 递归创建决策树 ) ---- 1 .
这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好（只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。...决策树（Decision Tree）模型是一种传统的算法，它的处理方式与人类思维十分相似。例如下面这个例子，对下班时间、约会情况、提交截止时间这些条件进行判断，从而决定是否要进行在线课程测试。...所以，决策树可以分为两部分：root和sub-trees。 在详细推导决策树算法之前，我们先来看一看它的优点和缺点。...（base hypothesis） 下面我们来介绍一种常用的决策树模型算法，叫做Classification and Regression Tree(C&RT)。...然后再介绍决策树算法是如何通过递归的形式建立起来。接着详细研究了决策树C&RT算法对应的数学模型和算法架构流程。最后通过一个实际的例子来演示决策树C&RT算法是如何一步一步进行分类的。
0x00 前言 决策树算法的三个步骤：特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是： 每个节点在哪个维度上做划分？ 某个维度在哪个值上做划分？...下一篇我们模拟在一个节点上进行搜索，找到一个节点上信息熵的最优划分。 那么问题来了： 我们如何找到各个特征/节点上的最优划分呢？...0x01 信息熵的最优划分 1.1 模拟贷款申请 现在我们以银行贷款申请业务为例，模拟四个特征，分别是：年龄、有工作、有房子、信贷情况。 ?...在哪个维度熵进行划分：2在哪个值上进行划分：0.5 也就是说，根据穷举各个字段上的最优熵，可以得知，在第3个特征（有自己的房子）上，以0.5为阈值进行分类，可以得到最小熵。...0x02 信息增益&信息增益率最优划分 2.1 信息增益最优划分实现 PS:下面的代码是都是干货，多读读注释，看懂了就理解透彻了 import numpy as npfrom collections
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...数据挖掘和模式识别：遗传算法可以应用于数据挖掘和模式识别任务，如聚类、分类、回归等。 它可以通过优化模型参数或搜索特征组合，提高模型的性能和泛化能力。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...调整R2 which.min(best.summary$bic) #贝叶斯信息准则 执行最优子集回归后返回的是自变量组合的子集回归方程，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程...05 变量筛选 将返回结果的调整R2作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，调整R2最大。...对这两个强相关的变量，我们分别做模型，挑选调整R2大的模型。最终我们保留f3模型。
模型具有可读性 分类速度快 决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3和1993提出的C4.5算法，以及由Breiman等人1984年提出的CART算法。...模型 决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则或者条件概率模型（在节点处取条件概率最大的进行分类）。决策树问题一般可以分成特征选择、决策树生成、剪枝三部分。...loss(very tempting) pru 不同的决策树算法一般是在特征选择的原则以及剪枝方法上有所区别，下分别介绍不同算法的决策树生成方法。...树的生成 剪枝 剪枝分为两个步骤 通过适当的剪枝产生一个子树列 选取一定的数据集根据基尼系数或者平方差误差进行交叉验证，从子树列找出最优决策树 由于对训练数据集误差的评价函数的特殊性（基尼指数或者平方误差...通过不断剪枝剪到根节点，我们可以得到一系列最优的子树列。 最后，在通过独立的验证数据集,借助平方误差或者基尼指数来评估泛化误差，找到最优的决策树。
数据挖掘之优化模型 1.1数学规划模型 线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。 ---- 1.2微分方程组模型 阻滞增长模型、SARS传播模型。...---- 1.4概率模型 决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。...解决这一类经典组合优化问题的方法有： 穷举法，贪心法，动态规划法，分支限界法，回溯法等传统算法以及一些智能算法如蚁群算法和遗传算法。...这些算法都是比较经典的，基本上计算机，数学相关专业都会掌握，当然，现在比较热门的深度学习啦，也可以解决此类问题。
概念 定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，即给定特征条件下类的条件概率分布；也可以认为是if-then规则的集合 优点 模型具有可读性，分类速度快。...模型 首先，介绍一下决策树模型： 由结点和有向边组成，结点又可分为内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。...决策树本质 从训练数据集中归纳出一组分类规则。 步骤 决策树的学习常包含三个步骤： 特征选择 决策树的生成 决策树的剪枝 特征选择 是决定用哪个特征来划分特征空间。...几种选择标准的不同（ID3, C4.5, CART）可参考：决策树 决策树的剪枝 通过极小化决策树整体的损失函数或代价函数来实现。...两者的不同： 决策树的生成只考虑了通过提高信息增益或信息增益比对数据进行更好的拟合，而剪枝通过优化损失函数还减小了模型的复杂度。 决策树生成学习局部的模型，而决策树剪枝学习整体的模型。
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
决策树 2. 构造决策树的基本算法 ? 3. 熵（entropy）概念 香农指出，一条信息的信息量和它的不确定性之间有着直接的关系。因此可以使用信息熵来描述信息量的多少。...决策树归纳算法 （ID3） 1970-1980， J.Ross....Quinlan, ID3算法 选择属性判断结点 信息获取量(Information Gain)：Gain(A) = Info(D) - Infor_A(D) 通过A来作为节点分类获取了多少信息 ?...其他算法： C4.5: Quinlan Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R....决策树的优点： 直观，便于理解，小规模数据集有效 8.决策树的缺点： 处理连续变量不好 类别较多时，错误增加的比较快 可规模性一般 【注】：本文为麦子学院机器学习课程的学习笔记
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...最终，算法选择的硬币数量是 {25, 25, 10, 1, 1, 1}，凑出了目标金额 63。这就是贪心算法的基本思路：每一步选择当前状态下的最优解，期望最终达到全局最优解。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更...
Python 如何在时间循环里最优决策？ 时间旅行和平行宇宙 时间旅行引发的悖论 强化学习 策略梯度算法 代码案例 代码 推荐阅读 理论完备： 实战性强： 配套丰富： 如何在时间循环里最优决策？...强化学习有很多算法，下面我们来介绍其中的一种比较简单的算法——策略梯度算法。...策略梯度算法 强化学习有很多算法，下面我们来介绍一个比较简单的算法——策略梯度算法（Vanilla Policy Gradient，VPG）。 策略梯度算法把智能体的策略建模为带参数的概率分布，记为。...策略梯度算法通过修改策略参数，使得回合总奖励的期望尽可能大。 为了让回合总奖励的期望尽可能大，策略梯度算法试图通过修改策略参数来增大，以达到增大的目的。这个算法的步骤如下图所示。...如果我们把这个概率值称为决策部分的似然值，那么决策部分的对数似然值就是。那么在整个回合中所有的动作做出所有的概率就是，或者说决策部分的对数似然值是。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
决策树模型概述 ---- 1.1 决策树模型 决策树模型 是一个模拟人类决策过程思想的模型,以找对象为例，一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？...（即内部节点所对应的属性） 预测过程：将测试示例从根节点开始，沿着划分属性所构成的判定测试序列下行，直到叶结点 1.2 决策树简史 第一个决策树算法：CLS(Concept Learning System...) 使决策树受到关注了，成为机器学习主流技术的算法：ID3 最常用的决策树算法：C4.5 ?...J.R.Quinlan 可以用于回归任务的决策树算法:CART (Classification and Regression Tree) 基于决策树的最强大算法: RF (Random Forest)...L.Breiman 要点总结 决策树模型 基于树的结构进行决策 属性,测试预测结果 训练过程 分析训练样本,确定划分属性 预测过程 沿着树结构根据属性进行下行判断 决策树简史 CLS J.R.Quinlan
决策树的基本思想是，通过构建一个树状的图形模型，将决策过程中的各种可能情况和结果以直观的方式展现出来。...对于连续型属性，算法会进行离散化处理，将其转换为可以用于决策树的离散值。 剪枝操作：在构造决策树之后，C4.5算法会进行剪枝操作，以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。...splitter：用于节点划分的策略，可选"best"（最优划分）或"random"（随机划分）。 max_depth：决策树的最大深度，用于防止过拟合。...训练方法：使用fit方法来训练决策树模型，传入训练数据和对应的标签。...# 计算准确率 accuracy = clf.score(X_test, y_test) sklearn中的决策树算法提供了一个灵活且易于使用的机器学习模型，适用于各种分类问题。
，也是后续像随机森林，GBDT等算法的基础所在，它就是决策树算法。...本文主要讨论决策树用于分类的情况 一般决策树算法有几个步骤： 1、特征属性划分(节点分裂) 2、递归构建决策树 3、消除过拟合进行剪枝 一些前提和约定 决策树的每一个叶子节点代表了一个分类，而内部的有孩子的节点表示特定属性或特征的判断...原理 一般决策树属于有监督学习(即训练集因变量已经标记好了属于哪些类或哪些可能取值)，我们要做的就是训练出一个模型使得这个模型能在已知训练集数据上损失最小即正确分类的样本数最多，在未知训练数据上泛化最好...)，所以需要选好节点分裂的方式，以确保能使各个子数据集有一个最好的分类(即选最优划分特征) 判断某一样本属于哪个类是根据条件概率大小来确定的，因为决策树有多条路径多个叶子结点，所以将分类空间划分为互斥的多个...剪枝的本质是容忍某些分类误差，决策树过程是模型的局部最优即训练集最优，而剪枝则是为了全局最优 有些场景决策树是有超参数的，比如树高，叶子节点的数量等 核心处理方法 节点分裂(特征选择) 目的是为了选出让训练数据具有很强分类能力的特征
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