决策树分类器第6页

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（2）

感知器是一种二元线性分类器，其结构模仿了生物神经元的工作原理，能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。感知器的出现引起了巨大的振动。在当时，计算

giszz·2024-02-03 03:36

BI - 决策树的使用及可视化

本文为「茶桁的AI秘籍-BI篇第10篇」文章目录可视化探索决策树原理决策树算法决策树可视化泰坦尼克海难数据Hi，你好。我是茶桁。

茶桁·2024-02-03 00:21

自动摘要抽取模型

决策树算法实现自动摘要决策树其实可以分为分类树和回归树两类，分类树是指输出每个样本的类别，而回归树则是值输出数值结果。

天禧68·2024-02-02 22:35

2019-12-04

那么可以把这个问题看做预测问题，也可以看做是分类问题，那么就引入了随机森林的概念，随机森林由多颗决策树组

Yanic·2024-02-02 21:41

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

OCR-paddleocr

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。

青霄·2024-02-02 18:52

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta

sxx01·2024-02-02 15:50

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

数据挖掘——考试复习

Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树

hzx99·2024-02-02 11:02

决策树

决策树决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。

陨星落云·2024-02-02 09:44

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA

软件算法开发·2024-02-02 09:32

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

Python-OpenCv加载级联分类器，cv2.error: OpenCV(3.4.11) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-

cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1729:error:(-215:Assertionfailed)!empty()infunction'cv::CascadeClas

夏沐草·2024-02-02 07:23

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:02

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，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

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-01 23:07

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。

深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

故障诊断 | 一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）

它由多个决策树组成，每个决策树都独立地对数据进行训练，并且最终的预测结果是由所有决策树投票

机器学习之心·2024-02-01 14:59

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。（当p=0/1，即完全确定，此时熵最小，得0；p=0.5时，熵最大，得1）条件熵：，表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。注：规定0log0=0。信息增益=类与特征的互信息=g(D,A)=H(D)-H(D|A)（D为数据集，A为特

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树

科研工作站·2024-02-01 02:03

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（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·2024-01-31 12:45

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

搜索引擎评价指标及指标间的关系

Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）——衡量分类器性能的工具

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

什么是集成算法？集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类：

老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素，展开成

FredricZhu·2024-01-30 20:13

大创项目推荐题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-30 20:18

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。

地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

ID3决策树算法及其Python实现

目录一、决策树算法基础理论决策树的学习过程ID3算法二、实现针对西瓜数据集的ID3算法实现代码三、C4.5和CART的算法代码实现C4.5算法CART算法总结参考文章一、决策树算法决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

Sue hiroshi·2024-01-30 14:53

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'

上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性:随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。

Recursions·2024-01-30 14:18

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

机器学习-逻辑回归【手撕】

同时，与线性回归不同的是，逻辑回归是一种名为回归的线性分类器，并常用于二分类，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归，需要先理解线性回归。

alstonlou·2024-01-30 06:10

Softmax分类器

文章目录回顾使用Sigmoid构建多分类器？

chairon·2024-01-30 05:37

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

文献速递：人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割

文献速递：人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。

有Li·2024-01-30 00:42

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

人脸遮挡识别的研究挑战和方向

Softmax损失已广泛应用于检测面罩或通过为每个身份训练一个类别来训练多类别分类器来识别脸部本身。Tripletloss是另一种成功的方法，用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入，从而最大化类间距离。

禄亿萋·2024-01-29 16:26

人工智能主要分支

支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

钻头类型的图像用于训练分类器，以识别钻头类型。本练习演示使用图像分

随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

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