决策树分类器第16页

Sklearn之Ensemble 估计器

分类器统计每个子分类器的预测类别数，再用「多数投票」原则得到最终预测。回归器计算每个子回归器的预测平均值。

月疯·2023-12-23 16:08

决策树和随机森林算法简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。

草明·2023-12-23 11:30

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

决策树算法的主要思想源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法，其主要优点是：可读性；分类速度快。

沉住气CD·2023-12-23 11:00

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期（21世纪初至今）三、主要算法3.1线性回归（LinearRegression）3.2K-均值聚类（K-MeansClustering）3.3决策树

giszz·2023-12-23 10:48

《机器学习》第四章：决策树

简述决策树是机器学习的一类常见算法，其核心思想是通过构建一个树状模型来对新样本进行预测。树的叶结点是预测结果，而所有非叶结点皆是一个个决策过程。

泽平阿·2023-12-23 09:27

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-23 08:48

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）在机器学习领域，核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine，KELM）是一种有效的非线性分类器。

RTX99090·2023-12-23 05:36

树莓派，opencv，Picamera2利用舵机云台追踪人脸(PID控制）

RaspiberryCSI摄像头组装后的效果：二、项目目标追踪人脸：当人脸移动时，摄像头通过控制两个伺服电机（分别是偏航和俯仰）把该人脸放到视界的中心位置，本文采用了PID控制伺服电机三、具体步骤3.1下载用于人脸识别的级联分类器下载级联分类器

Firmin123456·2023-12-22 22:36

机器学习（7）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第七章所做出来的总结第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策伦是概率框架下实施决策的基本方法。

LY豪·2023-12-22 22:21

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题

江凪水心·2023-12-22 22:23

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

重点先跑模型：数据：http://sofasofa.io/competition.php?id=1代码：需要修改一下文件的地址：代码运行的时候一步一步来：#-*-coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

Decision Tree Algorithm

构建决策树模型：而在构建过程中的主要问题是，选择数据集的哪个feature来做分割。这里用到了Gre

weixin_33720956·2023-12-22 22:50

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记]决策树与随机森林（DecisionTree&RandomForest）决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。

weixin_30292843·2023-12-22 22:20

Decision tree(决策树)算法初探

0.算法概述决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

weixin_30426957·2023-12-22 22:20

联邦学习-安全树模型SecureBoost之Decision Tree

联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree文章目录联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景2DecisionTree2.1决策树的定义

秃顶的码农·2023-12-22 22:49

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…注意几点：连续特征处理，预测问题或者说回归问题（连续性目标特征）决策树

geter_CS·2023-12-22 22:18

机器学习经典算法之决策树（Decision Tree）

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。机器学习中，决策树是一个预测模型，它表示对象属性与对象值之间的一种映射。

bigcindy·2023-12-22 22:17

[基本功]决策树

决策树什么时候结束划分？当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性值为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分当前结点包含的样本集合为空，不能划分如何选择最优划分属性？

女青年学习日记·2023-12-22 22:46

Decision Tree建模with Gini and Entropy

目录介绍：决策树的优点：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法

取名真难.·2023-12-22 22:16

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。

无水先生·2023-12-22 17:23

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用文章目录大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二

星川皆无恙·2023-12-22 15:29

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。因此，如果您不熟悉决策树，那么理解梯度提升可能并不容易。请参阅本文以更好地了解决策树。

无水先生·2023-12-22 11:42

机器学习——主成分分析（PCA）

利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机

Windsky23·2023-12-22 11:04

机器学习算法基础——分类模型（二）

今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

决策树概述及其思想

决策树是一类常见的机器学习算法。其基本的思路是按照人的思维，不断地根据某些特征进行决策，最终得出分类。其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。

New_Learner·2023-12-22 01:28

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

当我们有许多学习器对同一个任务做出判断，他们预测的概率可能各不相同，比如预测一个男生(小徐)会不会喜欢另一个女生(小雪)，支持向量机算出来小徐爱上小雪的概率是0.8，朴素贝叶斯认为是0.3，决策树觉得是

歌者文明·2023-12-21 23:47

2018 · ICLR · AN EFFICIENT FRAMEWORK FOR LEARNING SENTENCE REPRESENTATIONS

ANEFFICIENTFRAMEWORKFORLEARNINGSENTENCEREPRESENTATIONS·想法来源：文章从分布式假说和这些工作中得到灵感，将预测输入句上下文的问题重构为一个分类问题，提出了一种简单高效的句子表示学习框架：给定一个句子和它出现的上下文，分类器根据其向量表示将它从一系列对比句中挑选出来

HelloShane·2023-12-21 23:06

机器学习 | 聚类Clustering 算法

1、核心思想和原理聚类的目的同簇高相似度不同簇高相异度同类尽量相聚不同类尽量分离聚类和分类的区别分类classification监督学习训练获得分类器预测未知数据聚类clustering无监督学习，不关心类别标签没有训练过程算法自己要根据定义的规则将相似的样本划分到一起

西皮呦·2023-12-21 21:18

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。用的最多的是Haar特征人脸检测。

梦回阑珊·2023-12-21 19:46

随机森林1（了解整体知识架构）

很多人学习或者了解随机森林时，查到的资料都是先讲熵，再讲决策树，然后再讲随机森林，前面坚持不下来或者一个地方没理解透彻，导致后面理解不透彻，而且公式讲解不够清晰，例子不够详细，很难让小白彻底搞清楚到底是怎么回事

-麦_子-·2023-12-21 16:40

随机森林 2（决策树）

通过随机森林1的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。

-麦_子-·2023-12-21 16:33

【算法系列篇】递归、搜索和回溯（四）

文章目录前言什么是决策树1.全排列1.1题目要求1.2做题思路1.3代码实现2.子集2.1题目要求2.2做题思路2.3代码实现3.找出所有子集的异或总和再求和3.1题目要求3.2做题思路3.3代码实现4

不能再留遗憾了·2023-12-21 15:11

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（八）

第四章机器学习十一、决策树回归1.决策树1.1基本算法原理核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。

柠檬小帽·2023-12-21 14:28

表情识别-情感分析-人脸识别（代码+教程）

一、表情识别的基本原理表情识别的基本原理是通过对人脸图像进行特征提取，并将这些特征输入到分类器或回归器中进行情绪分类或强度估计。常用的特征提取方法包括传统的手工设计特征和深度学习方法。传统的手工

从懒虫到爬虫·2023-12-21 11:54

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

决策树实例学习python

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_textfromsklearnimport

奋进的大脑袋·2023-12-21 06:19

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前

沉住气CD·2023-12-21 02:33

AdaBoost提升方法

提升方法的基本思想是通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些线性分类器进行线性组合，提高分类性能。

沉住气CD·2023-12-21 02:02

常见的预测算法

决策树（De

调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。