机器学习 第4页

支持向量机基础
机器学习

支持向量机基础

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    支持向量机分为硬间隔分类器(训练集线性可分)、软间隔分类器(训练机近似线性可分,即存在outlier)、非线性分类器(使用核技巧进行求解)    输入空...

随机森林衡量变量重要性的陷阱
机器学习

随机森林衡量变量重要性的陷阱

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    随机森林中变量的重要性常见的计算方法有两种,一种是mean decrease impurity,即平均不纯度的减少,现在sklearn中用的就是这种方法;一种是mean decrease...

运筹学与机器学习的区别是什么?
机器学习

运筹学与机器学习的区别是什么?

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 1.先验知识层面,运筹学的先验知识更多,目标函数有各种约束条件;2.算法层面,两者都是在收敛能力和随机性trade-off;3.复杂度层面,机器学习的复杂度体现在庞大的数据,运筹学体现在目标的复杂,约束众多 。4.模型方面,现实...