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统计机器学习算法精讲高级

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28节课

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本节课决策树可以掌握决策树的构建过程就是选取特征和确定决策规则的过程,可以有效地构造出分类决策树。

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课程介绍

本课程全方面的介绍决策树是一种基本的分类与回归方法,学习通常包含三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。


章节目录

第1章 Decision Tree  15_好程序员_ 条件熵的最终解法
01_好程序员_ 理论上的标记 16_好程序员_ 分析一下熵
02_好程序员_ 随机森林和准确率 17_好程序员_ 信息增益率C4.5的算法
03_好程序员_ 熵的度量标准 18_好程序员_ 决策树的Gini系数推导过程
04_好程序员_ 熵的定义标签 19_好程序员_ 决策树的评价
05_好程序员_ 推导条件概率的定义式 20_好程序员_ 决策树的评价函数
06_好程序员_ 根据条件熵的定义式 21_好程序员_ 决策树实现Iris鸢尾花分类1
07_好程序员_ 决策树的实例1 22_好程序员_ 决策树实现Iris鸢尾花分类2
08_好程序员_ 决策树实例2 23_好程序员_ 决策树实现Iris鸢尾花分类3
09_好程序员_ 决策树的理论介绍1 24_好程序员_ 决策树实现Iris鸢尾花分类4
10_好程序员_ 信息增益的理论介绍2 25_好程序员_ 决策树实现Iris鸢尾花分类5
11_好程序员_ 韦恩图与互信息 第2章 Random Forest(随机森林)
12_好程序员_ 条件熵和互信息 26_好程序员_ Bagging的策略1
13_好程序员_ 决策树的标记 27_好程序员_ Bagging的策略2
14_好程序员_ ID3的流程 28_好程序员_ 随机森林回归问题

  • 第1章 - Decision Tree(决策树)

    • 第1节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_理论上的标记

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    • 第2节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_随机森林和准确率

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    • 第3节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_熵的度量标准

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    • 第4节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_熵的定义标签

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    • 第5节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_推导条件概率的定义式

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    • 第6节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_根据条件熵的定义式

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    • 第7节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的实例

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    • 第8节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实例

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    • 第9节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的理论介绍

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    • 第10节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_信息增益的理论介绍

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    • 第11节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_韦恩图与互信息

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    • 第12节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_条件熵和互信息

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    • 第13节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的标记

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    • 第14节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_ID的流程

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    • 第15节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_条件熵的最终解法

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    • 第16节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_分析一下熵

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    • 第17节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_信息增益率C.的计算方法

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    • 第18节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的Gini系数推导过程

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    • 第19节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的评价

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    • 第20节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树的评价函数

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    • 第21节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实现Iris鸢尾花分类

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    • 第22节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实现Iris鸢尾花分类

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    • 第23节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实现Iris鸢尾花分类

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    • 第24节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实现Iris鸢尾花分类

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    • 第25节 - 好程序员_Decision Tree(决策树)_决策树实现Iris鸢尾花分类

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  • 第2章 - Random Forest(随机森林)

    • 第26节 - 好程序员_Random Forest(随机森林)_Bagging的策略

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    • 第27节 - 好程序员_Random Forest(随机森林)_Bagging的策略

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    • 第28节 - 好程序员_Random Forest(随机森林)_随机森林回归问题

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  • hive表的查询

    子查询是内嵌在另一个SQL 语句中的SELECT 语句。Hive 对子查询的支持很有限。它只允许子查询出现在SELECT 语句的FROM 子句中。Hive支持非相关子查询,这个子查询通过IN或EXISTS语法在WHERE子句中进行查询。Hive目前暂不支持相关子查询,相关子查询的执行依赖于外部查询的数据。

    104
  • hive的数据类型

    本质上是在hdfs上创建一个目录,使用comment加入数据库的描述信息,描述信息放在引号里。数据库的属性信息放在描述信息之后用with dbproperties 加入,属性信息放在括号内,属性名和属性值放在引号里,用等号连接有多条属性用逗号分隔。

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  • 大数据概念

    大数据:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新模式才能具有更强大的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产

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  • HDFS基本概念

    源自于Google的GFS论文发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版 ,HDFS的全称是Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统,运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制,为大量用户提供性能不错的文件存取服务

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  • 大数据基础教程:TextFile分区问题

    获取分区的个数:rdd1.partitions.length,在spark-shell中没有指定分区的个数获取的是默认分区数,除了这个外parallelize方法可以使用,指定几个分区就会有几个分区出现

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