作为一种常见的建筑材料，混凝土的强度（抗压能力）对于建筑的安全性具有重要影响。混凝土的强度受到一系列因素的影响，包括混凝土成分、气候条件、混凝土使用时长等。在本案例中，首先对混凝土强度数据集进行数据预处理和探索...

本案例使用分类决策树和逻辑回归对贷款违约情况进行分类预测。所采用的数据集是UCI上的德国信用数据集，该数据集共有21个字段，1000条数据，记录了贷款人基本信息及其贷款账户信用情况。本案例通过数据可视化、数据字段统...

今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。看正文： ---- 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果...

项目流程明确定义问题考虑非机器学习的方法进行系统设计选择算法确定特征，训练数据和日志执行前处理学习与参数调整系统实现项目基础微积分矩阵计算概率计算项目算法分类：利用正确解答的离散类别与输入数据的组合进行学...

Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。...

本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树，用它预测NBA篮球赛的获胜球队。比起其他算法，决策树有很多优点，其中最主要的一个优点是决策过程是机器和人都能看懂的，我们使用机器学习到的模型就能完成预测任务。...

教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34

决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。...

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!

将多个分类器的预测结果进行组合得到最终决策，来获得更好的分类及回归性能。单一分类器只适合于某种特定类型的数据，很难保证得到最佳分类模型，如果对不同算法的预测结果取平均，相比一个分类器，可能会获得更好的分类模型。...