决策树分类器第11页

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

决策树回归（Decision Tree Regression）

什么是机器学习**决策树回归（DecisionTreeRegression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。

草明·2024-01-11 23:27

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

以下是XGBoost的基本原理和使用方法：基本原理弱学习器：XGBoost使用决策树作为基础学习器，这些决策树被称为“提升树”。正则化

草明·2024-01-11 23:56

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模C题(第一阶段)保险业的数字化变革全过程文档及程序

2019年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于CART决策树和SVR的客户续保概率预测C题保险业的数字化变革原题再现：车险，即机动车辆保险。

数模竞赛Paid answer·2024-01-11 20:36

工业质检-缺陷检测数据集

传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不

孤松迎游鹤·2024-01-11 16:03

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。

此星光明·2024-01-11 12:59

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

互联网加竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-11 09:54

决策树--CART分类树

1、介绍（1）简介CART（ClassificationandRegressionTrees）分类树是一种基于决策树的机器学习算法，用于解决分类问题。它通过构建树状的决策规则来对数据进行分类。

bb8886·2024-01-11 09:15

python风控建模实战（分类器模型+回归模型）

在全球数字经济时代，有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！我们不妨称之为数据信用，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！数据信用判断依靠的就是金融风控模型。数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！欢迎各位同学学习

python机器学习建模·2024-01-11 04:55

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

11.决策树的划分基础：信息熵

划分数据集是决策树算法的关键。划分的方法也多种多样，有ID3，C4.5，CART等。

坛城守护者·2024-01-10 20:22

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

特征工程（特征提取&数据预处理）

其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）二、特征缩放（数据预处理）1.1了解特

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning

Avasla·2024-01-10 10:54

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

理论U3 决策树

文章目录一、决策树算法1、基本思想2、构成1）节点3）有向边/分支3、分类步骤1）第1步-决策树生成/学习、训练2）第2步-分类/测试4、算法关键二、信息论基础1、概念2、信息量3、信息熵：二、ID3(

轩不丢·2024-01-10 08:46

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。

孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

C2-3.3.4 One-hot编码

C2-3.3.4决策树-One-hot编码+连续价值数据分类前面提到的决策树——判断是否是“猫”，利用的是二叉树原理——即：只有两个判断结果“是否软耳”、“是否有胡子”…但是面对有：三个/多个选项（树的分叉

帅翰GG·2024-01-10 06:13

【Python机器学习】用于回归的决策树

用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。

zhangbin_237·2024-01-10 06:10

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

C2-4.3.1 多个决策树——随机森林

C2-4.3.1多个决策树——随机森林参考链接1、为什么要使用多个决策树——随机森林？

帅翰GG·2024-01-10 06:04

C2-4.2.2 决策树-纯度+信息熵+信息增益

C2-4.2.2决策树-纯度+信息熵+信息增益1、首先了解他的应用背景——决策树其实说白了，就是一个二叉树2、纯度我们举一个买黄金的例子吧！黄金有999和9999。

帅翰GG·2024-01-10 06:04

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

AI量化策略篇一：方向综述

方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests）梯度提升决策树

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用

摔跤猫子·2024-01-10 01:59

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。

lingllllove·2024-01-09 23:23

机器学习西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。

皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么？❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？

PaperWeekly·2024-01-09 11:43

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

失舵之舟-·2024-01-09 09:33

机器学习 -决策树的案例

场景我们对决策树的基本概念和算法其实已经有过了解，那我们如何利用决策树解决问题呢？

北堂飘霜·2024-01-09 08:12

【Python机器学习】构造决策树

通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。

zhangbin_237·2024-01-09 08:28

《穷查理宝典》|培养多元思维模型

当你手中只有一种工具的时候，你就只能用这种工具来干活，所以芒格说，最重要的事情是要牢牢记住一系列原理，什么复利原理、排列组合原理、决策树理论、误判心理

大庆思考笔记·2024-01-09 07:40

[ML] SVM

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。

原来是酱紫呀·2024-01-09 01:52

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

阅读EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处

Mo neyking·2024-01-08 22:16

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷，科学家工程师人人都爱它。机器学习研究发展至今，除了神经网络模型这种方法路径外，还存在许多大相径庭的方法路径，比如说贝叶斯算法、遗传算法、支持向量机等，这些经典算法在许多场景上也一直沿用。本

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

机器学习：决策树

一、决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断

GeniusAng丶·2024-01-08 19:39

【Python】Graphviz的安装和使用

graphviz包可以用来决策树可视化，只安装包之后直接import使用会报错，因为graphviz是一个要单独安装的软件。

zhangbin_237·2024-01-08 19:08

机器学习--决策树

机器学习--决策树一、概览二、理论知识2.1决策树模型与学习2.1.1决策树模型2.1.2决策树与if-then原则2.1.3决策树学习2.2特征选择2.2.1特征选取问题2.3决策树的生成2.3.1ID3

Anonymous&·2024-01-08 19:37

【Python机器学习】理论知识：决策树

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。

zhangbin_237·2024-01-08 19:35

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