决策树分类器第5页

1-1 决策树的基本结构及三个终止条件

1.决策树的基本结构决策树很简单，就是根据特征的不同取值生成的一棵树。因为有很多特征，所以这棵树会生成若干层的分支节点，直到叶节点。因为每个特征至少有两个取值，所以生成子节点的时候至少要分成两叉。

迪丽娜扎·2024-02-05 15:50

室内定位系列

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列

_49_·2024-02-05 15:04

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，

颜大哦·2024-02-05 14:32

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。

Carl_奕然·2024-02-05 13:16

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树

代码骑士·2024-02-05 13:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

朴素贝叶斯原理

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

机器学习本科课程实验3 决策树处理分类任务

实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy

11egativ1ty·2024-02-05 08:05

【算法】{画决策树 + dfs + 递归 + 回溯 + 剪枝} 解决排列、子集问题（C++）

对于该种问题，重点在于尽可能详细的画决策树，随后根据决策树分析题目所涉及的剪枝、回溯、递归等细节问题。

卜及中·2024-02-05 07:23

决策树

什么是决策树？在谈论决策树之前，先说说什么树吧。树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。

乔治大叔·2024-02-05 06:15

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。

功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构

今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

集成学习Bagging方法（随机森林实现巨简代码实现）

bagging算法思想bagging集成当中、通常是并行建立多个弱评估器（通常是决策树），综合多个弱评估器的结果，按照少数服从多数的思想进行结果筛选。

恒c·2024-02-04 23:31

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion

恒c·2024-02-04 23:01

11. BI - 如何在 Python 中进行分词并展示词云

之前两节课，咱们学习了基础的数据可视化工具以及决策树的可视化。今天这节课，咱们要看到的是另外一个场景，叫做词云展示。词云应该所有人都不会陌生，一般什么时候用呢？

茶桁·2024-02-04 22:24

GBDT为什么比决策树结果更优？从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

决策树在计算过程中，已经通过信息增益或基尼系数理论使得决策树能够使得损失函数最小化了，为什么GBDT能够获得更好的结果？是决策树没有对数据信息利用充分吗？决策树，是通过计算信息增益的方式构建决策树。

噶噶~·2024-02-04 21:45

python中如何画出决策树_使用Python绘制决策树

决策树为字典格式，示例如下：{'tearRate':{'reduced':'nolenses','normal':{'astigmatic':{'yes':{'prescript':{'hyper':{

沉迷苏志燮·2024-02-04 21:44

python画决策树_Python绘制决策树

绘制出决策树经过训练的决策树，我们可以使用export_graphviz导出器以Graphviz格式导出决策树.如果你是用conda来管理包，那么安装graphviz二进制文件和python包可以用以下指令安装

weixin_39623271·2024-02-04 21:44

python绘制决策树_在Python中为ML绘制决策面的动手指南

python绘制决策树介绍(Introduction)Lately,Ihavebeenstrugglingforawhiletovisualizethegeneratedmodelofaclassificationmodel.Ireliedonlyontheclassificationreportandtheconfusionmatrixtoweighthemodelperformance

weixin_26726011·2024-02-04 21:43

python绘制决策树图片

背景w3cshool机器学习篇最后一个章节是决策树的简单入门教学，我在那里拷贝代码运行时报错，显示绘制不出决策树图片思路python编译报错无非三种，语法错误，没有装库，路径没对。

氷凌公子·2024-02-04 21:13

python绘制决策树

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportexport_graphvizfromIPython.displayimportImageimpor

噶噶~·2024-02-04 21:41

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基

抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。

jessica涯·2024-02-04 18:19

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能

叶庭云·2024-02-04 15:08

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特

我闻如是·2024-02-04 12:04

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。

飞影铠甲·2024-02-04 11:45

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器

shenghaishxt·2024-02-04 11:09

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。

三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些

亦世凡华、·2024-02-04 06:23

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0

昭南小星·2024-02-04 06:31

机器学习算法之分类和回归树（CART）

算法背景CART算法最早由LeoBreiman等人于1984年提出，它是一种决策树算法，用于将数据集划分成多个子集，每个子集内的数据具有相似的特性。CART算法可以用于分类问题和回归问题，

迎风斯黄·2024-02-04 05:14

01-16

今天看的是算法部分，首先就是C4.5决策树算法，能够对离散型信息数据进行操作，同时补充有属性缺失的相关数据，在决策树构造过程中进行删减处理。

姬汉斯·2024-02-04 02:06

46. 全排列

题解（回溯）回溯回溯问题实际上是遍历一棵决策树的过程，把整棵树遍历一遍，收集节点上的答案，就能得到所有的合法答案。

鲁班班·2024-02-03 21:29

全排列 - 三种形式

前序位置，做选择进入下一层决策树后序位置，撤销选择「结束条件」遍历到树的底层叶子节点46.全排列-元素无重不可复选给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。

鲁班班·2024-02-03 21:27

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

6-match（u32分类器fw分类器）

/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw分类器

Creator_Ly·2024-02-03 18:42

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集

派大星先生c·2024-02-03 13:37

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

第一类方法：:线性方法：线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法：KernelSVM，决策树第三类方法:集成学习：Bagging，Boosting第四类

lzl2040·2024-02-03 13:05

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

决策树基础知识点解读

目录ID3算法C4.5算法CART树ID3算法定义:在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。该决策树是多分支分类。

futurewq·2024-02-03 13:04

mym_74·2024-02-03 13:34

-Helslie·2024-02-03 13:33

决策树系列之决策树知识点

1、什么是决策树；（decisiontree）决策树是一种树型结构，其中：每个内部的结点表示在一个属性的测试；每个分支代表一个测试的输出；每个叶节点代表一种类别；决策树是以实例为基础的归纳学习，采取的是自顶向下的递归方法

coffeetea01·2024-02-03 13:33

三三木木七·2024-02-03 13:03

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

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目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)

亦世凡华、·2024-02-03 07:45

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