决策树分类器

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:50

分类算法可视化方法

对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。

dundunmm·2024-09-13 02:39

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

毕设项目基于特征熵值分析的网站分类系统实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7

iuidfds·2024-09-11 12:55

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一

叶绿先锋·2024-09-10 15:26

《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器

文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier

张小生180·2024-09-10 06:01

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

【人工智能】大话什么是神经网络

这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等，但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因

路上阳光·2024-09-09 11:43

Top-K准确率代码实现

假如现在有一个用于手写体识别的分类器（10分类），你现在将一张正确标签为3的图片输入到分类器中且得到了如下所示的一个概率分布：logits

友人Chi·2024-09-08 09:39

【统计学习方法】感知机

它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。

jyyym·2024-09-08 04:08

人工智能与机器学习原理精解【1】

它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm训练一个高斯混合模型(GMM)clear_class_gmm清除模型create_class_lut_gmm基于已训练的高斯混合模型(GMM)创建一个查找表(LUT)，用于分

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

【可控图像生成系列论文（四）】IP-Adapter 具体是如何训练的？1公式篇

文章目录系列文章目录前言〇、文生图模型预备知识1.训练目标2.无分类器指导（classifier-freeguidanc

多恩Stone·2024-09-07 17:44

01-30

利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值，以此计算出文档中的词频，文档频率等数据属性，TFIDFVectorizer类用于进行整理，NTLK包进行标注处理，计算文档中各个字符的权重，通过分类器进行分类处理

姬汉斯·2024-09-07 16:16

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法

weixin_39834788·2024-09-07 13:50

fastText 情感分类

情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错

dreampai·2024-09-07 02:57

每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法

决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-09-06 15:20

Spark入门：KMeans聚类算法

与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

力扣-N皇后问题

-力扣（LeetCode）开始的思路由于n=4情况太多我们先画一下n=3的决策树可以知道皇后不能在同一行,因为我的思路是每一行每一行的填写皇后,所以不考虑行的皇后会重叠,主要考虑列的皇后会不会重叠,还有斜线的列皇后可以直接用一个数组

坚持拒绝熬夜·2024-09-05 23:06

自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText

此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:11

（二）十分简易快速自己训练样本 opencv级联lbp分类器车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与

Sisphusssss·2024-09-05 00:37

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

数学建模(多分类问题)

解决这类问题的方法包括一对一（One-vs-One,OvO）和一对多（One-vs-All,OvA或One-vs-Rest,OvR）策略，前者通过构建多个分类器来比较每对类别，后者则是为每个类别构建一个分类器以区别该类别和其他所有类别

不以物喜a·2024-09-03 19:00

加州房价--决策树与随机森林

需要新装包'''decisionTree写在前面要安装http://www.graphviz.org/download/测试是否安装成功dot-version修改环境变量pipinstallgraphviz提示：Successfullyinstalledgraphviz-0.20pipinstallpydotplus'''#===================================im

一把年纪学编程·2024-09-03 10:35

CART算法

如果我构造了一棵决策树，想要基于数据判断这个人的职业身份，这个就属于分类树，因为是从几个分类中来做选择。如果是给定了数据，想要预测这个人的年龄，那就属于回归树。

ziworeborn·2024-09-03 08:46

回溯算法入门

回溯算法三要素抽象地说，解决一个回溯问题，实际上就是遍历一棵决策树的过程，树的每个叶子节点存放着一个合法答案。你把整棵树遍历一遍，把叶子节点上的答案都收集起来，就能得到所有的合法答案。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性

不二人生·2024-09-02 17:54

R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树

R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树、type参数、extra参数、fallen.leaves

statistics.insight·2024-09-02 14:39

周工作计划2019-03-25

本周工作计划：机器学习分享活动（关于决策树的分享）回看一下西瓜书的东西，每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务，留了再说吧。

MikeShine·2024-09-02 02:05

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。

a15957199647·2024-09-01 03:55

鸢尾花的简单分类器

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢

Oneshot_fea8·2024-08-31 13:41

深度学习100问13:什么是二分类问题

像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要

Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习之决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三

机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）

随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。

高大黑白涂鸦·2024-08-27 21:40

基于OpenCV-Python实现人脸识别-----摄像头捕获人脸图像显示中文乱码问题

OpenCV-Python实现人脸识别时，为了使图像上显示识别到人员的中文名字，做了几次尝试，使用PIL.Image和OpenCV图像格式相互转换解决：使用OpenCV将图片灰度化，对加载的灰度化图使用分类器中的

匹数·2024-08-27 15:34

每天一个数据分析题（三百五十八）-图表决策树

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:56

每天一个数据分析题（二百二十）

在集成学习的GBDT算法中，每次训练新的决策树的目的是()？A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:26

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

回归树是可以用于回归的决策树模型，一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。

九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

利用贝叶斯和决策树来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。

杨航 AI·2024-08-25 23:07

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树

盛寒·2024-08-25 18:11

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