预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。...
回归分析是一种常用的统计方法，用来分析自变量和因变量的线性相关关系，在线性回归分析中，变量间的关系形式是确定的，只需要对关系式的系数做出估计。...
随机森林是一组决策树的商标术语。在随机森林中，我们收集了决策树（也称为“森林”）。为了基于属性对新对象进行分类，每棵树都有一个分类，我们称该树对该类“投票”。森林选择投票最多的类别（在森林中的所有树木上）。...
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：...
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。
凡是通过机器学习，实现机器替代人力的技术，就是AI。机器学习是什么呢？机器学习是由AI科学家研发的算法模型，通过数据灌输，学习数据中的规律并总结，即模型内自动生成能表达（输入、输出）数据之间映射关系的特定算法。这整个过程...
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：...
