我自从2015年担任算法组leader，作为面试官面试了不少同学。前前后后面试了超过200名同学，其中有不少入职的同学后来发展都不错，也坚定了自己对于选人标准的自信心。...

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。

本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。...

决策树是监督学习算法之一，并且是一种基本的分类与回归方法；决策树也分为回归树和分类树，本文讨论的是分类树。如果了解或者学过数据结构，肯定对"树"这个概念是不陌生的，在此基础上学习掌握决策树也会更加容易，下面通过一个...

几天前一同学咨询了一个问题，如何通过Aggregated boosted tree（ABT）评估变量的相对重要性。周末抽空了解了一下，顺便进行了简单的整理在这里作个分享。...

有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。...

Boosting是集成学习的一种基分类器（弱分类器）生成方式，核心思想是通过迭代生成了一系列的学习器，给误差率低的学习器高权重，给误差率高的学习器低权重，结合弱学习器和对应的权重，生成强学习器。...

在实际研究中我们很多时候会碰到小数据集，特征数量远远大于样本量，比如我们希望预测患者对某种新疗法的反应。每个患者都包含了许多电子病历中的特征，但由于参加临床试验的患者数量有限，弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相...

这是一个全新的专题，我将为大家介绍一些经典的机器学习算法和动手实现一下，那么这个专题的特殊点是什么呢？首先是对于算法原理的讲解，我会以大白话的方式直接从案例入手来大致了解这个算法的原理， 并给出算法的实现步骤。...

跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力