在物联网中的作用
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4. 梯度提升决策树 关键点：学习率和n_estimators GBDT是决策树与boosting方法的结合体，意味着决策树是顺序连接的。 学习率和n_estimator是用于梯度提升决策树的两个关键超参数。 学习率仅表示模型学习的速度。学习速度较慢的优点是模型变得更健壮和更通用。但是，学习缓慢需要付出一定的代价。训练模型需要更多时间，这将我们带到另一个重要的超参数。 n_estimator参数是模型中使用的树数。如果学习率低，我们需要更多的树来训练模型。但是，我们在选择树数时需要非常小心。使用过多树木会产生过度拟合的高风险。 5. 朴素贝叶斯分类器 关键点：朴素假设有什么好处? 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种用于分类的监督式机器学习算法，因此任务是在给定要素值的情况下找到观测的类别。朴素贝叶斯分类器在给定一组特征值(即p(yi | x1，x2，…，xn))的情况下计算类的概率。 朴素贝叶斯假设要素彼此独立，要素之间没有关联。但是，现实生活中并非如此。特征不相关的这种天真假设是将该算法称为"天真"的原因。
与复杂算法相比，所有功能都是独立的这一假设使其变得非常快。在某些情况下，速度比精度更高。 3. 随机森林 关键点：自举和功能随机性 随机森林是许多决策树的集合。随机森林的成功很大程度上取决于使用不相关的决策树。如果我们使用相同或非常相似的树，则总体结果将与单个决策树的结果相差无几。随机森林通过自举和特征随机性来实现具有不相关的决策树。 自举是从训练数据中随机选择样本进行替换。它们称为引导程序样本。
通过为随机森林中的每个决策树随机选择特征来实现特征随机性。可以通过max_features参数控制用于随机森林中每棵树的特征数量。 在这篇文章中，我将提到有关7种机器学习算法的7个关键点。我想指出的是，这不会完全解释这些算法，因此，如果您对它们有基本的了解，那就更好了。 开始吧。 1. 支持向量机(SVM) 关键点：C参数 SVM创建一个决策边界，以区分两个或多个类。 软裕量支持向量机尝试解决具有以下目标的优化问题：
这两个目标之间显然需要权衡取舍。决策边界可能必须非常接近某一特定类才能正确标记所有数据点。但是，在这种情况下，由于决策边界对噪声和自变量的微小变化过于敏感，因此新观测值的准确性可能会降低。 另一方面，可能会为每个类别设置尽可能大的决策边界，但要付出一些错误分类的例外的代价。这种权衡由c参数控制。 C参数为每个错误分类的数据点增加了惩罚。如果c小，则对错误分类的点的惩罚较低，因此以较大数量的错误分类为代价选择了具有较大余量的决策边界。 如果c大，由于高罚分，SVM会尝试最大程度地减少误分类示例的数量，从而导致决策边界的边距较小。对于所有错误分类的示例，惩罚都不相同。它与到决策边界的距离成正比。 2. 决策树 关键点：信息获取 选择要分割的特征时，决策树算法会尝试实现：
熵是不确定性或随机性的量度。变量具有的随机性越多，熵就越高。具有均匀分布的变量具有最高的熵。例如，掷骰子有6个概率相等的可能结果，因此它具有均匀的分布和较高的熵。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
