“哈佛商业评论”（Harvard Business Review）的文章将“数据科学家”称为“21世纪最性感的工作”，对ML算法的研究获得了极大的吸引力。因此，对于那些从ML领域开始的人，我们决定重新启动我们非常受欢迎的黄金博客10个算法机...

我们提取七个特征，用来判断一个形象，是人是猫。这七个特征包括：有否蝴蝶结；是否穿衣服；是否高过5个苹果；是否有胡子；是否圆脸；是否有猫耳朵；是否两脚走路。...

开门见山，我们先来看看C4.5算法是怎么弥补ID3算法不足的。对于上节提到的ID3算法不足的第一个问题，不能处理连续特征， C4.5的思路是将连续的特征离散化。比如m个样本的连续特征A有m个，从小到大排列为a1,a2,...,am，则C4.5取...

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：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。...

前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于回归，又可以用于分类。...

10 月 29 日，最新一期国际权威学术期刊《自然•光子学》(影响因子：37.85) 以“Experimental quantum fast hitting on hexagonal graphs” 为题发表了上海交通大学金贤敏研究团队最新研究成果，报道了首个基于光子集成芯...

这其实也就是决策树算法在训练过程中需要完成的，在多个特征中，我们需要找出最能区分结果的特征，区分结果差的直接丢掉。

在监督式学习中，我们有数据 x 和标签 y。我们想要找到一个函数来连接 x 和 y。可以选择决策树，线性回归等模型，然后训练这些模型使损失函数达到最小。...

人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。

集成算法包括很多种包括Bagging，随机森林，Boosting 以及其他更加高效的集成算法。在这篇博客上只介绍Bagging算法及随机森林，Boosting提升算法及其他高效的算法在下一篇详细讲解。...