決策樹是最重要的機器學(xué)習(xí)算法之一，其可被用于分類和回歸問題。本文中，我們將介紹分類部分。
2020-10-12 16:39:34
1112 
、預(yù)測和管理飛機的運行狀態(tài)。鑒于此，將機器學(xué)習(xí)中的決策樹算法應(yīng)用到故障診斷技術(shù)中，建立了復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，提出了一種基于飛機狀態(tài)參數(shù)構(gòu)成的決策樹的飛機級故障診斷建模方法，對飛機健康管理應(yīng)用的發(fā)展具有一定的參考意義，有利于健康管理系統(tǒng)朝著更加綜合化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化和標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展。
2023-11-16 16:40:27453 
決策樹算法是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基石之一，其強大的數(shù)據(jù)分割能力讓它在各種預(yù)測和分類問題中扮演著重要的角色。
2023-12-13 09:49:56400 
非線性分類器，也就是說，通過復(fù)雜的決策邊界來分割解空間。那么，直觀地看，為什么我們認(rèn)為使用決策樹模型比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要容易得多呢？13. 反向傳播是深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵算法。請列舉一些可能替代反向傳播算法來訓(xùn)練
2018-09-29 09:39:54
決策樹在機器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)與實踐
2019-09-20 12:48:44
在本文中，我們將討論一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法。最新一代意法半導(dǎo)體 MEMS 傳感器內(nèi)置一個基于決策樹分類器的機器學(xué)習(xí)核心（MLC）。這些產(chǎn)品很容易通過后綴中的 X 來識別（例如，LSM6DSOX）。這種
2023-09-08 06:50:22
Excel-分類算法-決策樹
2019-05-10 11:05:28
本文檔旨在提供 ISM330DHCX 中可用的機器學(xué)習(xí)內(nèi)核功能信息。機器學(xué)習(xí)處理能力允許將一些算法從應(yīng)用處理器轉(zhuǎn)移到 MEMS傳感器，從而持續(xù)降低功耗。通過決策樹邏輯獲得機器學(xué)習(xí)處理能力。決策樹是由
2023-09-08 07:53:52
ML--決策樹與隨機森林
2020-07-08 12:31:39
。
OpenHarmony應(yīng)用模型的構(gòu)成要素包括：應(yīng)用組件、應(yīng)用進程模型、應(yīng)用線程模型、應(yīng)用任務(wù)管理模型、應(yīng)用配置文件五個部分。
1.應(yīng)用組件
應(yīng)用組件是應(yīng)用的基本組成單位，是應(yīng)用的運行入口。用戶啟動
2023-04-24 10:26:20
時鐘的作用是什么？STM32F103時鐘樹是怎樣構(gòu)成的？
2021-09-24 12:03:21
的估計區(qū)間 4、隨機森林隨機森林（Random Forest）是Bagging的擴展變體。隨機森林在以決策樹為基學(xué)習(xí)器構(gòu)建Bagging集成的基礎(chǔ)上，進一步在決策樹的訓(xùn)練過程中引入了隨機屬性選擇。簡單
2018-06-06 10:11:38
決策樹決策樹是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形
2022-03-05 14:15:07
目錄人工智能基本概念機器學(xué)習(xí)算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習(xí)算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集
2021-09-06 08:21:17
本文主要介紹支持向量機、k近鄰、樸素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等模型的應(yīng)用。講解了支持向量機SVM線性與非線性模型的適用環(huán)境，并對核函數(shù)技巧作出深入的分析，對線性Linear核函數(shù)、多項式
2021-09-01 06:57:36
RCC是reset clock control的簡稱(即復(fù)位和時鐘控制器)，本文將詳細(xì)介紹時鐘樹的構(gòu)成，通過理解時鐘樹我們可以更加的理解STM32的所有時鐘來源和關(guān)系。如下圖，是STM32的時鐘樹
2021-08-12 07:48:27
`隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，AI愛好者越來越多，除了一些精通AI的大神，還有很多的技術(shù)小白也對這方面感興趣，他們想學(xué)習(xí)一些機器學(xué)習(xí)的入門知識。今天，訊飛開放平臺就帶來機器學(xué)習(xí)中的一個重要算法——決策樹。在
2018-05-23 09:38:48
統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法決策樹
2019-11-05 13:40:43
利用決策樹中CART算法識別印第安人糖尿病患者
2019-05-06 12:16:27
我正在開發(fā)一個超低功耗應(yīng)用程序，其中 LSM6DSO32X 的 MLC 用于在發(fā)生有趣的事情時喚醒 mcu，特別是我實現(xiàn)了兩個決策樹，每個決策樹都專注于模式檢測。為了減少錯誤喚醒，我想僅在兩棵樹中
2022-12-22 06:26:34
。比如小時候我們還不認(rèn)識錢幣，看到一堆紙幣和硬幣，會很自然的把紙幣和硬幣分開，這就是最簡單的聚類原理。2機器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法機器學(xué)習(xí)中所涉及到的算法有很多，比較典型的算法有決策樹、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
2018-07-27 12:54:20
)；4）理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸。缺點：1）計算量大；2）需要大量的內(nèi)存；3）樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數(shù)量很多，而其它樣本的數(shù)量很少）。5.決策樹優(yōu)點：1）能夠處理
2017-12-02 15:40:40
，廣義線性模型，2，支持向量機，3，最近鄰居法，4，決策樹，5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，等等… 但是，從我們的經(jīng)驗來看，這并不總是算法分組最為實用的方法。那是因為對于應(yīng)用機器學(xué)習(xí)，你通常不會想，“今天我要訓(xùn)練一個支持向量機
2019-09-22 08:30:00
使用 UNICO（v9.10.0.0），生成具有多個決策樹的 UCF 文件的過程似乎是：1.加載所有決策樹的所有測試數(shù)據(jù)，像對單個樹一樣標(biāo)記每個數(shù)據(jù)集（大概標(biāo)簽需要在所有樹中是唯一的）2.使用MLC
2022-12-26 06:30:11
的所有需求。而這三類里又包含許多經(jīng)典算法。而今天，小編就給大家介紹下數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的十大算法，希望它對你有所幫助。一、 分類決策樹算法C4.5C4.5，是機器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法，它是決策樹
2018-11-06 17:02:30
機器學(xué)習(xí)——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
各種機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
李航統(tǒng)計學(xué)習(xí)第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25
本人最近在做粒子群算法的相關(guān)研究，遇到如下問題：要求決策變量為整數(shù)（0或1），初始化時已隨機設(shè)置成0或1的形式，決策變量范圍設(shè)置成（0-1間），在更新過程中如何對速度和位置進行設(shè)置呢，不設(shè)置的話還是會隨機產(chǎn)生一些數(shù)，比如0.232,0.0482類似的數(shù)，還請大神解答，謝謝
2016-06-10 11:01:47
2. Logistic 回歸 3. 決策樹 4. SVM 5. 樸素貝葉斯 6. KNN 7. K 均值 8. 隨機森林 9. 降維算法 10. 梯度提升算法 1.GBM 2.XGBoost 3.LightGBM 4.CatBoost
2018-10-23 14:31:12
網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成要素有哪些？硬件處理和軟件處理有哪些區(qū)別？
2021-10-14 07:08:46
藍牙Mesh網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成要素
2021-03-04 07:37:24
有趣的，便于科普。 以后有時間再對單個算法做深入地解析。今天的算法如下：決策樹隨機森林算法邏輯回歸SVM樸素貝葉斯K最近鄰算法K均值算法Adaboost 算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬爾可夫 1. 決策樹根據(jù)一些
2017-08-02 16:58:02
介紹了決策樹分類技術(shù)，并用其對汽車銷售企業(yè)的調(diào)查問卷進行數(shù)據(jù)分析，挖掘出最近一年內(nèi)有購車意愿的客戶的特征，從而提高營銷的成功率。證明了決策樹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在汽車
2009-09-09 15:49:08
13 一個基于粗集的決策樹規(guī)則提取算法:摘要：決策樹是數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中分類的常用方法。在構(gòu)造決策樹的過程中，分離屬性的選擇標(biāo)準(zhǔn)直接影響到分類的效果，傳統(tǒng)的決策樹算法往往
2009-10-10 15:13:3412 基于屬性相似度的決策樹算法:針對ID3 算法的多值偏向問題，提出一種基于屬性相似度的、能夠避免多值偏向問題的ID3 改進算法——NewDtree 算法，并應(yīng)用理論分析方法對NewDtree 算
2009-10-17 23:07:4915 在數(shù)據(jù)挖掘中我們往往會忽略離群數(shù)據(jù)，可是這些數(shù)據(jù)卻往往包含重要的信息。本文采用了將決策樹與相異度相結(jié)合的方式進行離群數(shù)據(jù)的挖掘。通過計算決策樹中各屬性的信息
2010-01-15 14:28:055 以決策樹數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關(guān)系管理（CRM）中的應(yīng)用為例，進行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征，從而提高CRM對市場活動和銷售活動的分
2010-08-02 12:18:080 為提高大規(guī)模數(shù)據(jù)集生成樹的準(zhǔn)確率,提出一種預(yù)生成一棵基于這個數(shù)據(jù)集的決策樹,采用廣度優(yōu)先遍歷將其劃分為滿足預(yù)定義的限制的數(shù)據(jù)集,再對各數(shù)據(jù)集按照一定比例進行隨機采樣,最后將采樣結(jié)果整合為目標(biāo)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)采樣方法.通過對一UCI數(shù)據(jù)集進行采樣,并用現(xiàn)
2011-02-14 15:15:150 引入了基于粗糙集理論的屬性約簡進行屬性的降噪和排序處理，然后結(jié)合決策樹理論的C4.5算法來對自診斷電子稱重儀表進行分析，取信息增益率最大的結(jié)點作為決策樹的根，以此使分裂
2011-10-08 14:43:1024 該方法利用決策樹算法構(gòu)造決策樹,通過對分類結(jié)果中主客觀屬性進行標(biāo)記并邏輯運算,最終得到較客觀的決策信息,并進行實驗驗證。
2012-02-07 11:38:0326 基于決策樹學(xué)習(xí)的智能機器人控制方法！資料來源網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，敬請見諒
2015-11-30 11:33:4415 關(guān)于決策樹的介紹，是一些很基礎(chǔ)的介紹，不過是英文介紹。
2016-09-18 14:55:040 基于動作決策的機器魚頂球算法 謝廣明
2016-12-17 10:06:541 為什么要引入隨機森林呢。我們知道，同一批數(shù)據(jù)，我們只能產(chǎn)生一顆決策樹，這個變化就比較單一了，這就有了集成學(xué)習(xí)的概念。
2017-10-18 17:47:373445 
決策樹算法最早源于人工智能的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，用以實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的探究和新數(shù)據(jù)對象的分類預(yù)測U。由于其出色的數(shù)據(jù)分析能力和直觀易懂的結(jié)果展示等特點，決策樹成為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。隨著信息化技術(shù)
2017-10-28 12:58:360 路徑最短，從而提升分類的速度和準(zhǔn)確率。通過實例對改進算法生成決策樹產(chǎn)生的結(jié)果分析，表明了該算法生成的決策樹結(jié)構(gòu)更簡單，時間復(fù)雜度更優(yōu)。算法更有效。
2017-11-14 14:08:051 最近打算系統(tǒng)學(xué)習(xí)下機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關(guān)于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn)，文中我將對決策樹
2017-11-15 13:10:0414310 
今天，我們介紹機器學(xué)習(xí)里比較常用的一種分類算法，決策樹。決策樹是對人類認(rèn)知識別的一種模擬，給你一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù)，如何用盡可能少的特征，對這些數(shù)據(jù)進行有效的分類。 決策樹借助了一種層級分類的概念
2017-11-16 01:50:011429 針對經(jīng)典C4.5決策樹算法存在過度擬合和伸縮性差的問題，提出了一種基于Bagging的決策樹改進算法，并基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化。首先，基于Bagging技術(shù)對C4.5算法
2017-11-21 11:57:081 目前關(guān)于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預(yù)剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法，在代價敏感學(xué)習(xí)與剪枝優(yōu)化算法相結(jié)合方面還沒有較好的研究成果。基于經(jīng)濟學(xué)中的效益成本
2017-11-30 10:05:190 值不同）采用決策樹進行數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前研究熱點。本文基于貪心算法的思想，提出了一種非一致決策表的決策樹分析方法。首先使用多值決策方法處理非一致決策表，將非一致決策表轉(zhuǎn)換成多值決策表（即用一個集合表示樣本的多個決策值）然
2017-12-05 14:30:450 包含多個決策值，多個決策屬性用一個集合表示。針對已有的啟發(fā)式算法，如貪心算法，由于性能不穩(wěn)定的特點，該算法獲得的決策樹規(guī)模變化較大，本文基于動態(tài)規(guī)劃的思想，提出了使決策樹規(guī)模最小化的算法。該算法將多值決策
2017-12-05 15:47:260 C4．5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念，并和ID3一樣通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來建立決策樹。ID3算法使用的是信息熵的變化值，而C4．5算法使用的是信息增益率。在決策樹構(gòu)造過程中進行剪枝，因為某些具有
2018-06-28 07:32:0010576 決策樹分類器，是一種基于實例的分類算法，廣泛被應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。ID3算法是最為經(jīng)典的決策樹建樹算法，它通過遞歸和逐次挑選信息量最多的屬性來構(gòu)造決策樹。決策樹的結(jié)構(gòu)有時非常龐大和復(fù)雜，而決策樹分類
2017-12-07 11:23:031 根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建一個決策樹就是機器學(xué)習(xí)的課程，創(chuàng)建一個決策樹可能會花費較多的時間，但是使用一個決策樹卻非?？臁?chuàng)建決策樹時最關(guān)鍵的問題就是選取哪一個特征作為分類特征，好的分類特征能夠最大化
2021-08-27 14:38:5418636 
決策樹算法是一種最簡單、最直接、最有效的文本分類算法。最早的決策樹算法是ID3算法，于1986年由Quinlan提出，該算法是一種基于信息熵的決策樹分類算法。由于該算法是以信息熵作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)
2017-12-12 11:20:550 提前修復(fù)不一致數(shù)據(jù)。直接在不一致數(shù)據(jù)上進行分類。是該文的核心研究內(nèi)容，對決策樹生成算法的目標(biāo)函數(shù)進行改進。使其能夠直接對不一致數(shù)據(jù)進行分類，并得到較好的分類結(jié)果．對約束條件中的特征對分類結(jié)果的影響進行了多
2017-12-26 16:13:020 針對靜態(tài)算法對大數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)處理不足的問題，構(gòu)造了基于粗決策樹的動態(tài)規(guī)則提取算法，并將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中。將粗集與決策樹結(jié)合，用增量方式實現(xiàn)樣本抽??；經(jīng)過動態(tài)約簡、決策樹構(gòu)造、規(guī)則提取
2017-12-29 14:24:050 針對當(dāng)前決策樹算法較少考慮訓(xùn)練集的嘈雜程度對模型的影響，以及傳統(tǒng)駐留內(nèi)存算法處理海量數(shù)據(jù)困難的問題，提出一種基于Hadoop平臺的不確定概率C4.5算法-IP-C4.5算法。在訓(xùn)練模型
2018-01-13 09:41:380 針對目前衛(wèi)星在軌故障診斷后驗證知識獲取困難，隨著衛(wèi)星在軌運行功能或性能退化導(dǎo)致門限診斷精度下降的問題，本文深入研究了衛(wèi)星在軌管理過程中積累的異常數(shù)據(jù)和故障案例，提出了一種基于決策樹的在軌衛(wèi)星故障診斷
2018-02-23 10:50:300 決策樹（DT）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。由于這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生決策樹的機器學(xué)習(xí)技術(shù)叫做決策樹學(xué)習(xí)。
2018-05-29 07:12:001801 機器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個預(yù)測模型，它代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個節(jié)點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結(jié)點則對應(yīng)從根節(jié)點到該葉節(jié)點所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913 
正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預(yù)測，并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計算以進行這些預(yù)測; 然而，通常很難用簡單的術(shù)語來解釋為什么會做出預(yù)測。
2018-07-16 17:12:0113941 
決策樹（decision tree）算法基于特征屬性進行分類，其主要的優(yōu)點：模型具有可讀性，計算量小，分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的ID3與C4.5，Breiman等提出的CART。其中，C4.5是基于ID3的，對分裂屬性的目標(biāo)函數(shù)做出了改進。
2018-07-21 10:13:295369 
“ANT的出發(fā)點與mGBDT類似，都是期望將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)和決策樹的特點做一個結(jié)合，不過，ANT依舊依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進行的實現(xiàn)，”馮霽說：“而深度森林（gcForest/mGBDT）的目的
2018-07-25 09:39:019057 
C4．5算法是由Quinlan提出并開發(fā)的用于產(chǎn)生決策樹［參見人工智能（23）］的算法。該算法是對Quinlan之前開發(fā)的ID3算法的一個擴展。C4．5算法產(chǎn)生的決策樹可以被用作分類目的，因此該算法也可以用于統(tǒng)計分類。
2018-09-05 10:33:001072 希望通過所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個貸款申請的決策樹，用于對未來的貸款申請進行分類，即當(dāng)新的客戶提出貸款申請時，根據(jù)申請人的特征利用決策樹決定是否批準(zhǔn)貸款申請。
2018-10-08 14:26:095616 一、 分類決策樹算法C4.5C4.5，是機器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法，它是決策樹(決策樹，就是做決策的節(jié)點間的組織方式像一棵倒栽樹)核心算法ID3的改進算法，C4.5相比于ID3改進的地方
2018-11-06 17:07:3319803 今天為大家介紹一項國家發(fā)明授權(quán)專利——基于決策樹算法的電能表故障預(yù)測方法。該專利由國電南瑞科技股份有限公司申請，并于2018年11月30日獲得授權(quán)公告。
2018-12-17 11:40:351538 
C4.5算法：基于ID3算法的改進，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)；在決策樹構(gòu)造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情況；可以對不完整屬性和連續(xù)型數(shù)據(jù)進行處理，提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307 
針對異常檢測中異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的比例嚴(yán)重不平衡導(dǎo)致決策樹性能下降的問題，提出了C4.5決策樹的三種改進方法一C4.5 +δ、均勻分布熵（ UDE）和改進分布熵函數(shù)（IDEF）。首先，推導(dǎo)了C4.5
2019-03-27 10:56:0617 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064 針對奶牛行為分類過程中決策樹算法構(gòu)建主觀性強、閾值選取無確定規(guī)則，易導(dǎo)致分類精度差的問題，該文提出一種基于最優(yōu)二叉決策樹分類模型的奶牛運動行為識別方法，首先選取描述奶牛腿部三軸加速度數(shù)值大小、對稱性
2019-04-24 08:00:000 我們知道決策樹容易過擬合。換句話說，單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案，但如果應(yīng)用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，隨機森林就利用了多個決策樹，來應(yīng)對多種不同場景。
2019-04-19 14:38:027526 
決策樹（Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目風(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的一種圖解法。
2020-01-19 17:06:007325 決策樹模型是白盒模型的一種，其預(yù)測結(jié)果可以由人來解釋。我們把機器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
決策樹易于理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規(guī)則。
2020-08-27 09:50:0716400 像上面的這樣的二叉樹狀決策在我們生活中很常見，而這樣的選擇方法就是決策樹。機器學(xué)習(xí)的方法就是通過平時生活中的點點滴滴經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而來的。
2020-10-10 10:44:192316 
決策樹是機器學(xué)習(xí)中使用的最流行和功能最強大的分類算法之一。顧名思義，決策樹用于根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集做出決策。也就是說，它有助于選擇適當(dāng)?shù)奶卣饕詫浞殖深愃朴谌祟愃季S脈絡(luò)的子部分。
2021-01-13 09:37:411207 
本文將介紹決策樹的基本概念、決策樹學(xué)習(xí)的3個步驟、3種典型的決策樹算法、決策樹的10個優(yōu)缺點。
2021-01-27 10:03:202145 
所有的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹應(yīng)該是最友好的了。它呢，在整個運行機制上可以很容易地被翻譯成人們能看懂的語言，也因此被歸為“白盒模型”。
2021-01-29 09:36:407100 
在決策樹中，可能有多個特征，但是一些特征是無關(guān)重要的，一些則是對分類（target）起到?jīng)Q定作用的。
2021-02-18 10:06:293815 
決策樹是一種解決分類問題的算法，本文將介紹什么是決策樹模型，常見的用途，以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970 
決策樹（DecisionTree）是機器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時叫做分類樹，被用于回歸時叫做回歸樹。
2021-03-04 10:11:137773 為優(yōu)化針對非均衡數(shù)據(jù)的分類效果，結(jié)合猶豫模糊集理論與決策樹算法，提出一種改進的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進行過采樣處理，使用K- means聚類方法獲得各屬性的聚類中心點，利用
2021-06-09 15:51:475 基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測模型
2021-06-27 16:19:136 大數(shù)據(jù)————決策樹（decision tree） 決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。 在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程，可以
2022-10-20 10:01:36822 這六種算法分別是：線性回歸、邏輯回歸、梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹與k均值聚類算法。
2022-11-04 10:18:06659 本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost
2023-02-17 15:57:58739 
本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost
2023-02-17 15:58:02448 
本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost
2023-02-17 15:58:052251 
同質(zhì)集成:只包含同種類型算法，比如決策樹集成全是決策樹，異質(zhì)集成:包含不同種類型算法，比如同時包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹
2023-02-24 16:37:28624 
文章目錄1. 第一章行為決策在自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)中的位置 2. 行為決策算法的種類 2.1 基于規(guī)則的決策算法 2.1.1 決策樹 2.1.2 有限狀態(tài)機（FSM） 2.1.3 基于本體論
2023-06-01 16:24:310 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《決策樹引擎解決方案.pdf》資料免費下載
2023-09-13 11:17:520
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論