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      標簽　>　決策樹

      決策樹

      +關(guān)注3人關(guān)注

      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。

      文章：73個 瀏覽：13799次 帖子：10個

      決策樹技術(shù)

      機器學習算法之一：Logistic 回歸算法的優(yōu)缺點

      然后這些概率必須二值化才能真地進行預測。這就是 logistic 函數(shù)的任務(wù)，也稱為 sigmoid 函數(shù)。Sigmoid 函數(shù)是一個 S 形曲線，它可...

      2018-06-23 標簽：函數(shù)機器學習決策樹 3.8萬 0

      用兩個日常的例子為我們講解了決策樹的原理

      用兩個日常的例子為我們講解了決策樹的原理

      接下來我們可以對這個模型進行微調(diào)，在兩個分支上分別再進行分類，即加入8:00和8:30兩個時間點，這樣可以更全面地分析到達時間。下表顯示，8:00之前出...

      2018-07-22 標簽：機器學習決策樹 2.0萬 0

      建立一個簡單的博弈論分析模型，解讀分析兆馳等的新進入者的進入策略

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      然而我們知道現(xiàn)實中的博弈實際上是多輪的，在位的S公司仍然可以觀察A公司的行動再做出自己的最優(yōu)對策，上述的收益矩陣我們可以升級成一個三階段的動態(tài)博弈。首先...

      2018-07-26 標簽：LED芯片決策樹 1.5萬 0

      構(gòu)建一個決策樹并查看它如何進行預測

      構(gòu)建一個決策樹并查看它如何進行預測

      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)通常被認為是黑匣子模型。...

      2018-07-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習決策樹 1.5萬 0

      分享最適合新手入門的10種機器學習算法

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      初學者在面對各種各樣機器學習算法時最常問的問題是：“我該使用那種算法？”回答這一問題要考慮許多因素，包括數(shù)據(jù)的尺寸、質(zhì)量和性質(zhì)、可用的計算時間、任務(wù)的緊...

      2018-01-24 標簽：算法機器學習決策樹 1.3萬 0

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      Openlayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋并不完善。且學習曲線非常陡峭，但是對于特定的任務(wù)來說，Openlayers能夠提供一...

      2018-12-25 標簽：可視化數(shù)據(jù)集決策樹 1.3萬 0

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      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準；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...

      2019-02-04 標簽：算法決策樹ID3 1.2萬 0

      人工智能C4．5算法的概念和優(yōu)點

      C4．5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念，并和ID3一樣通過學習數(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...

      2018-06-28 標簽：數(shù)據(jù)機器學習決策樹 1.2萬 0

      帶你入門常見的機器學習分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹

      樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監(jiān)督學習算法，在給定類變量值的情況下，樸素假設(shè)每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。

      2019-05-06 標簽：機器學習決策樹樸素貝葉斯 1.1萬 0

      為何基于決策樹的模型經(jīng)久不衰?何時使用基于決策樹的模型?

      現(xiàn)在是植樹時刻！我決定使用Titanic數(shù)據(jù)集，機器學習社區(qū)最著名的數(shù)據(jù)集之一。你可以從Kaggle（c/titanic）或GitHub（alanmar...

      2018-10-09 標簽：數(shù)據(jù)集決策樹R語言 1.0萬 0

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      決策樹資料下載

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      決策樹資訊

      一文知道決策樹的優(yōu)缺點

      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 標簽：決策樹技術(shù)決策樹 1.9萬 0

      什么是決策樹模型，決策樹模型的繪制方法

      什么是決策樹模型，決策樹模型的繪制方法

      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 標簽：決策樹技術(shù)決策樹 1.3萬 0

      深度神經(jīng)決策樹：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹模型結(jié)合的新模型

      近日，來自愛丁堡大學的研究人員提出了一種結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹模型的新型模型——深度神經(jīng)決策樹(Deep Neural Decision Trees, D...

      2018-08-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu決策樹 1.3萬 0

      機器學習的基本過程及關(guān)鍵要素

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      2020-11-12 標簽：機器學習決策樹 1.2萬 0

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      決策樹（DecisionTree）是機器學習中一種常見的算法，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，當被...

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      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，評價項目風險，判斷其可行性的決...

      2020-01-19 標簽：機器學習決策樹 8109 0

      決策樹的一般流程及應(yīng)用

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      所有的機器學習算法中，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”。

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      關(guān)于機器學習的三大類型分析

      為了把機器學習技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)，須先了解機器學習分成哪里些種類，有哪里些不同的算法，以及實際應(yīng)用時有什么值得注意的地方。

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      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 標簽：決策樹算法決策樹 4814 0

      決策樹的構(gòu)成要素及算法

      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 標簽：決策樹算法決策樹 4540 0

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      決策樹數(shù)據(jù)手冊

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      • TMS320F28335
        TMS320F28335
        +關(guān)注
        TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點DSP處理器
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        靜電防護
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      • ESP8266
        ESP8266
        +關(guān)注
        wifi模塊ESP8266的默認波特率是115200，但是單片機不能達到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
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