得到的信息:该数据共有1313条乘客信息,并且有些特征数据是完整的(如pclass、name),有些则是缺失的;有些是数值类型的,有些则是字符串。

前面我们已经通过数学公式验证过，将众多“好而不同”的弱学习器组合起来可以提升模型的准确性。并且根据个体学习器之间是否存在强依赖关系，我们将集成学习分为boosting和bagging两大类（强依赖性体现在弱学习器的抽样方...

XGBoost在机器学习领域可谓风光无限，作为从学术界来的模范生，帮助工业界解决了许多实际问题，真可谓：

决策树仍然是监督学习方法，其基本思路跟我们人做一些决策的思路类似：可能要下雨，那就带伞；可能要停水，那就提前备水……

CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两...

由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。

首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有...

根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体。

上一篇文章当中介绍了一种最简单构造决策树的方法——ID3算法，也就是每次选择一个特征进行拆分数据。这个特征有多少个取值那么就划分出多少个分叉，整个建树的过程非常简单。如果错过了上篇文章的同学可以从下方传送门...

机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。...