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
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本文主要講述常見的開關(guān)電源拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)特點和優(yōu)缺點對比。
2022-07-27 09:19:44943 常見開關(guān)電源拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)，包含特點和優(yōu)缺點對比。
2022-10-18 09:38:01834 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 
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
ADC技術(shù)有哪些分類？優(yōu)缺點是什么？
2021-10-18 08:36:19
ARM架構(gòu)優(yōu)缺點是什么？MicroPython項目怎么移植？
2022-01-17 06:40:16
ASCII具有哪些優(yōu)缺點？hex十六進(jìn)制的優(yōu)缺點是什么？
2022-02-18 06:26:29
FPGA到底是什么？FPGA有哪些優(yōu)缺點？FPGA常見的應(yīng)用是什么？
2021-09-18 07:37:47
。決策樹存儲在設(shè)備中，并在專用輸出寄存器中生成結(jié)果。可通過應(yīng)用處理器隨時讀取決策樹的結(jié)果。此外，可針對決策樹結(jié)果的每次更改產(chǎn)生中斷。
2023-09-08 07:53:52
LED技術(shù)的優(yōu)缺點介紹
2021-01-01 06:05:25
LED的優(yōu)缺點[attach]80908[/attach]
2012-08-20 21:07:29
目錄2.1 LwIP 的優(yōu)缺點2.2 LwIP 的文件說明2.2.1 如何獲取 LwIP 源碼文件2.2.2 LwIP 文件說明2.3 使用 vscode 查看源碼2.3.1 查看文件中的符號列表
2022-01-20 06:25:36
ML--決策樹與隨機森林
2020-07-08 12:31:39
N-MOS H橋結(jié)構(gòu)是由哪些部分組成的？N-MOS H橋有哪幾種結(jié)構(gòu)模式？分別有何優(yōu)缺點？
2022-02-11 06:53:16
SPI協(xié)議介紹SPI協(xié)議的優(yōu)缺點
2020-12-24 06:29:03
51單片機有哪些優(yōu)缺點以及應(yīng)用范圍？MSP430單片機的優(yōu)缺點及應(yīng)用范圍有哪些？TMS單片機的優(yōu)缺點及應(yīng)用范圍有哪些？
2021-09-22 06:47:32
USB 3.0主動式光纖纜線的結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？USB 3.0主動式光纖纜線有什么優(yōu)缺點？
2021-05-24 06:54:20
什么是IoC?具有哪些優(yōu)缺點？
2021-10-21 09:33:17
什么是OFDM？有什么優(yōu)缺點？OFDM中降低PAPR的方法有哪些？
2021-10-09 07:41:27
什么是SPI？SPI優(yōu)缺點是什么？
2022-02-17 08:00:15
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
為YesorNo，最后輸出獲勝一方。通過樹形結(jié)構(gòu)，根據(jù)條件判斷輸出相應(yīng)的結(jié)局，這種簡單的算法，便是決策樹的原型。01 決策樹——機器學(xué)習(xí)中的"倚天寶劍"決策樹是機器學(xué)習(xí)中很經(jīng)典
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
多核系統(tǒng)的特點和優(yōu)缺點是什么多核SoC的嵌入式軟件開發(fā)設(shè)計方案
2021-04-27 06:29:16
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
常見的熱電偶有什么優(yōu)缺點？
2021-06-18 08:06:12
藍(lán)牙具有哪些優(yōu)缺點？Wi-Fi具有哪些優(yōu)缺點？ZigBee具有哪些優(yōu)缺點？
2021-06-15 07:58:40
)；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
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
被稱為“最后一公里”的接入網(wǎng)，一共有四種結(jié)構(gòu)，分別是總線形結(jié)構(gòu)、環(huán)形結(jié)構(gòu)、星形結(jié)構(gòu)和樹形結(jié)構(gòu)，下面就簡單地介紹一下這四種結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點。一是總線形結(jié)構(gòu)。指以光纖作為公共總線、各用戶終端通過耦合器與總
2020-12-01 16:11:44
無刷電機的優(yōu)缺點無刷電機的作用無刷電機的使用壽命
2021-01-27 06:16:32
機器學(xué)習(xí)——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
李航統(tǒng)計學(xué)習(xí)第五章-決策樹
2020-04-29 15:12:25
電力載波通信具有哪些優(yōu)缺點？
2021-10-12 13:51:18
縫隙天線的結(jié)構(gòu)特點是什么？縫隙天線有什么優(yōu)缺點？
2021-05-24 06:38:50
貼片機轉(zhuǎn)塔式結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點是什么貼片機轉(zhuǎn)塔式結(jié)構(gòu)的局限性有哪些？
2021-04-25 06:12:46
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(jìn)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(jìn)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(jìn)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 星型結(jié)構(gòu)拓?fù)涞?b class="flag-6" style="color: red">優(yōu)缺點有哪些?
綜合布線的星型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)優(yōu)點是：1 維護管理容易，由于星型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的所有信息通信都要經(jīng)過中心節(jié)點來支配，
2010-03-22 11:16:0625868 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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行標(biāo)記并邏輯運算,最終得到較客觀的決策信息,并進(jìn)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 開關(guān)電源的相關(guān)知識學(xué)習(xí)教材資料——開關(guān)電源拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)優(yōu)缺點
2016-09-20 16:10:290 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(jìn)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(jìn)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(jìn)算法，并基于MapReduce模型對改進(jìn)算法進(jìn)行了并行化。首先，基于Bagging技術(shù)對C4.5算法
2017-11-21 11:57:081 分析理論，提出代價收益矩陣及單位代價收益等相關(guān)概念，采用單位代價收益最大化原則對決策樹葉節(jié)點的類標(biāo)號進(jìn)行分配，并通過與預(yù)剪枝策略相結(jié)合，設(shè)計一種新型的決策樹剪枝算法。通過對生成的決策樹進(jìn)行單位代價收益剪枝，使
2017-11-30 10:05:190 決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域中被廣泛采用。采用決策樹從一致決策表f即條件屬性值相同的樣本其決策值相同）中挖掘有價值信息的相關(guān)研究較為成熟，而對于非一致決策表（即條件屬性值相同的樣本其決策
2017-12-05 14:30:450 決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛，可以從普通決策表（每行記錄包含一個決策值）中挖掘有價值的信息，但是要從多值決策表（每行記錄包含多個決策值）中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260 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常快。創(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(jìn)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(jìn)行改進(jìn)。使其能夠直接對不一致數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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)樣本抽取；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 知識挖掘方法。，該方法選擇信息增益率最大的屬性作為分割屬性，通過挖掘數(shù)據(jù)獲取各屬性的最優(yōu)分割點建立門限，利用剪枝策略防止決策樹過擬合或深度過大，最后梳理決策樹生成故障診斷知識。通過對算例和對實際在軌數(shù)據(jù)進(jìn)
2018-02-23 10:50:300 本文開始介紹了拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的概念和拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的分類，其次介紹了總線型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點，最后介紹了總線型拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">結(jié)構(gòu)適用場景。
2018-04-24 17:26:5724151 
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 
決策樹（decision tree）算法基于特征屬性進(jìn)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(jìn)。
2018-07-21 10:13:295369 
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(jìn)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 觸摸屏作為一種最新的電腦輸入設(shè)備，它是目前最簡單、方便、自然的一種人機交互方式。本視頻首先介紹了觸摸屏優(yōu)缺點，其次介紹了紅外觸摸屏的優(yōu)缺點，最后介紹了電容式觸摸屏優(yōu)缺點。
2018-11-23 16:56:1925994 C4.5算法：基于ID3算法的改進(jìn)，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(jìn)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(jìn)行處理，提升了算法的普適性。
2019-02-04 09:45:0010307 
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 決策樹是一種解決分類問題的算法，決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu)，使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753 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 
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(jìn)的模糊決策樹算法。通過 SMOTE算法對非均衡數(shù)據(jù)進(jìn)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 認(rèn)為是if-then的集合，也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。 決策樹通常有三個步驟：特征選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 用決策樹分類：從根節(jié)點開始，對實例的某一特征進(jìn)行測試，根據(jù)測試結(jié)果將實例分配到其子節(jié)點，此時每個子節(jié)點對應(yīng)著該特征
2022-10-20 10:01:36822 STM32 MCU是STMicroelectronics公司生產(chǎn)的一款基于ARM Cortex-M內(nèi)核的32位微控制器，廣泛應(yīng)用于汽車電子、工業(yè)控制、消費電子等領(lǐng)域。本文將介紹STM32 MCU的工作原理、基本結(jié)構(gòu)以及優(yōu)缺點。
2023-09-09 16:36:381221 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 風(fēng)力發(fā)電機是一種利用風(fēng)能進(jìn)行發(fā)電的裝置，其原理和應(yīng)用在能源領(lǐng)域中具有重要意義。本文將詳細(xì)介紹風(fēng)力發(fā)電機的原理、結(jié)構(gòu)、應(yīng)用及優(yōu)缺點，幫助讀者了解這種清潔能源的應(yīng)用情況。
2023-11-21 17:21:023231
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