半岛铁盒@
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机器学习笔记(3)

Adam算法

机器学习笔记(3)_第1张图片
Adam主要是用于梯度下降方面的优化, 在不同的参数中给定不同的下降速率α

机器学习笔记(3)_第2张图片
主要应用在compile方面,加了一个优化器, 初始学习速率是 0.001,在运行时会自我调整

精确度 和 召回率

机器学习笔记(3)_第3张图片

P,R调和均值,选择更好的算法

机器学习笔记(3)_第4张图片
右下角为公式.

决策树

机器学习笔记(3)_第5张图片

判断的过程中像树一样选择
从上到下分别是: 根节点,决策节点,叶子节点

机器学习笔记(3)_第6张图片

在决策树的特征选择中,使用不同的特征,效果也不同

什么时候停止继续向下分裂?

1.当一个节点纯度达到100%
2.可以自己设定树的深度
3.拆分,优化效果不佳

纯度

这里引入了熵的概念
机器学习笔记(3)_第7张图片

横坐标代表纯度,纵坐标代表熵函数

当纯度为100% 即全部是猫时 熵为0
同理纯度为0% 也一样 熵为0
机器学习笔记(3)_第8张图片
熵函数公式,用来衡量数据纯不纯

越纯熵越小, 越不纯熵越大

信息增益计算拆分

机器学习笔记(3)_第9张图片

当决策树的特征分类在3个及以上时

ONE-Hot

机器学习笔记(3)_第10张图片
当特征比较多时,可以把一个特征拆分为小特征, 具有为1,否则为0

机器学习笔记(3)_第11张图片
当数据集中出现了 体重数据,而不再是单纯的0和1

机器学习笔记(3)_第12张图片
处理方法, 计算当weight为不同的数值时 的 信息增益, 当值最大时, weight最佳

随机森林

是比单个树效果要好的算法

从原始10个数据中,随机选择10个特征,重复多次构成随机森林

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