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標(biāo)簽 > 決策樹
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。
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機器學(xué)習(xí)可視化(簡稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術(shù)和非技...
2024-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動系統(tǒng)機器學(xué)習(xí) 580 0
聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入,通過調(diào)整權(quán)重來改變輸入對神經(jīng)元的影響。...
2024-04-12 標(biāo)簽:支持向量機機器學(xué)習(xí)決策樹 2119 0
隨機森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過擬合,但隨機性...
有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機機器學(xué)習(xí) 408 0
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 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)python決策樹 1668 0
常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景
決策樹是一個樹結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹或非二叉樹),其每個非葉節(jié)點表示一個特征屬性上的測試,每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出,而每個葉節(jié)點存放一個輸...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法SVM機器學(xué)習(xí) 1710 0
為什么GBDT用回歸樹不用分類樹?CART決策樹是怎么計算基尼值呢?
集成學(xué)習(xí)Boosting一族將多個弱學(xué)習(xí)器(或稱基學(xué)習(xí)器)提升為強學(xué)習(xí)器,像AdaBoost, GBDT等都屬于“加性模型”(Additive Mode...
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 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 871 0
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 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 1185 0
數(shù)據(jù)挖掘的流程 數(shù)據(jù)挖掘分類算法立即下載
類別:電子資料 2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)挖掘決策樹 497 0
機器學(xué)習(xí)有哪十大算法?機器學(xué)習(xí)的十大算法詳細(xì)資料概述免費下載立即下載
類別:人工智能 2018-09-10 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹強化學(xué)習(xí) 1460 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2018-01-13 標(biāo)簽:決策樹 550 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-29 標(biāo)簽:提取算法決策樹 902 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-26 標(biāo)簽:決策樹 651 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-12 標(biāo)簽:決策樹 708 0
MATLAB編譯生成AUTOLISP代碼實現(xiàn)可變ID3基因分型決策樹分類圖的繪制立即下載
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-07 標(biāo)簽:MATLAB決策樹AUTOLISP 1062 0
數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)...
2023-08-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)決策樹 2758 0
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 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 2992 0
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...
2022-10-20 標(biāo)簽:決策樹大數(shù)據(jù) 1387 0
深度學(xué)習(xí)16個基本術(shù)語 demi 在 周三, 03/27/2019 - 15:12 提交 決策樹:是一個預(yù)測模型。他代表俄是對象屬性與對象之間的一種映射...
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...
2021-03-04 標(biāo)簽:決策樹技術(shù)決策樹 8480 0
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 標(biāo)簽:決策樹技術(shù)決策樹 7647 0
決策樹的基本概念/學(xué)習(xí)步驟/算法/優(yōu)缺點
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 標(biāo)簽:決策樹技術(shù)決策樹算法決策樹 2826 0
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?..
2021-01-13 標(biāo)簽:決策樹 1581 0
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