決策樹

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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(fēng)險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。

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決策樹技術(shù)

深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)

機(jī)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí) 654 0

深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)各大模型原理

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(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2263 0

什么是隨機(jī)森林？隨機(jī)森林的工作原理

隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù)，通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)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(jī)性...

2024-03-18 標(biāo)簽：cpu gpu AI 4985 0

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識全攻略

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(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 490 0

決策樹：技術(shù)全解與案例實(shí)戰(zhàn)

決策樹算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基石之一，其強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)python 決策樹 1784 0

常見的機(jī)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(diǎn)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(diǎn)存放一個輸...

2023-08-11 標(biāo)簽：算法 SVM 機(jī)器學(xué)習(xí) 2071 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(qiáng)學(xué)習(xí)器，像AdaBoost, GBDT等都屬于“加性模型”(Additive Mode...

2023-07-28 標(biāo)簽：決策樹累加器 GBDT 2176 0

什么是集成學(xué)習(xí)算法-1

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 標(biāo)簽：集成算法決策樹 1599 0

基于 Boosting 框架的主流集成算法介紹（中）

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(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 984 0

基于 Boosting 框架的主流集成算法介紹（上）

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(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1269 0

基于集成學(xué)習(xí)的決策介紹（上）

本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹，其主要通過不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器，并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習(xí)器的識別率和泛化性。

2023-02-17 標(biāo)簽：集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1001 0

最流行的人工智能10大算法介紹

線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通...

2022-11-15 標(biāo)簽：人工智能決策樹 2114 0

多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測方法研究

一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如RNN通常會因為時間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí)，LSTM 通過對輸入信息進(jìn)行門控處理，很好地解決了時間序列數(shù)據(jù)長期依賴問題。L...

2022-10-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集決策樹 2260 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的決策樹算法技術(shù)解析

決策樹是最重要的機(jī)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 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1491 0

機(jī)器學(xué)習(xí)四種常用的優(yōu)化策略解析

從智能手機(jī)到航天器，機(jī)器學(xué)習(xí)算法無處不在。他們會告訴您明天的天氣預(yù)報，將一種語言翻譯成另一種語言，并建議您接下來想在設(shè)備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會根...

2020-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 4864 0

什么是“可解釋的”? 可解釋性AI不能解釋什么

通過建立既可解釋又準(zhǔn)確的模型來改良這種錯誤的二分法。關(guān)鍵是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹相結(jié)合，在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低級決策時保留高級的可解釋性。

2020-05-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 決策樹 8843 0

基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)商家和銀行交易對賬結(jié)算

Plaid的API可幫助開發(fā)人員為北美數(shù)以千萬計的消費(fèi)者提供金融服務(wù)。這些服務(wù)幫助消費(fèi)者管理他們的個人財務(wù)，讓他們轉(zhuǎn)移資金和付款，并允許他們獲得貸款和抵...

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帶你入門常見的機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(dú)立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。

2019-05-06 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹樸素貝葉斯 1.1萬 0

決策樹和隨機(jī)森林模型

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2019-04-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集決策樹 8342 0

什么是決策樹?決策樹算法思考總結(jié)

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...

2019-02-04 標(biāo)簽：算法決策樹 ID3 1.2萬 0

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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
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