决策树分类器第7页

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。

2e07917c964c·2024-01-29 01:47

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

机器学习系统的设计

一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。

时间邮递员·2024-01-28 23:56

【数据结构】详细解读 Splay Tree（附完整代码）

详细解读SplayTree（伸展树）昨天在研究决策树时遇到了一种特殊的搜索平衡二叉树Splay，很感兴趣，今天下午就深入了解了一下这种树。前部分代码参考了书，后部分为原创，可能有误，敬请批评指正！

千鱼干·2024-01-28 21:34

基于深度学习的目标检测入门：Faster R-CNN，YOLO，SSD

当我们创建了一个狗的分类器，拿一张狗的照片，然后预测照片的分类：image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢？image.png我们的模型会预测出什么结果？我们可以训练一个多标

Real_man·2024-01-28 18:48

knn算法

KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一

简单编程王子·2024-01-28 16:41

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。

丘小羽·2024-01-28 15:04

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子

坛城守护者·2024-01-28 13:25

CCF-CSP真题202006-1《线性分类器》

题目：C语言解答：#include#defineM1000000intx[M],y[M],u0[M],u1[M],u2[M];intmain(){intn,m,i,j,z;intcountA=0,countB=0;intcount1,count2,count3,count4;chartype[1000];scanf("%d%d",&n,&m);for(i=1;i0){count1++;}if(ty

Macchiato817·2024-01-28 12:42

【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别

（2）实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集；b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法；d)识别出

沐风—云端行者·2024-01-28 11:13

支持向量机（SVM）详解

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，间隔最大使它有别于感知机。1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1、线性可分支持向量机考虑一个二分类问题。

EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

ENVI下基于知识决策树提取地表覆盖信息

基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。

地理遥感生态网·2024-01-28 11:35

分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测

分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果

机器学习之心·2024-01-28 11:54

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

秋招机器学习面试题问题总结

2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

机器学习面试题总结

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当

ZhangJiQun&MXP·2024-01-28 07:42

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

python-scikit-learn基础

数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

iuerfee·2024-01-28 04:39

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree

Atara8088·2024-01-28 00:24

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM分类器

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

OpenCV项目实践——物体检测与跟踪

在物体检测部分，我们将使用OpenCV中的Haar特征分类器来检测图像中的物体。在物体跟踪部分，我们将使用OpenCV中的光流法来实现动态跟踪。

GT开发算法工程师·2024-01-27 18:50

使用OpenCV实现一个简单的实时人脸跟踪

我们将使用OpenCV中的VideoCapture()函数来读取视频流，并使用之前加载的Haar特征级联分类器来进行人脸跟踪。

GT开发算法工程师·2024-01-27 18:49

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

她即我命·2024-01-27 14:37

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并

人帝·2024-01-27 11:39

Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

他与大家分享的主题是:“扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusionmodel进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。

TechBeat人工智能社区·2024-01-27 09:10

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

使用 Spark MLlib 使用 jieba 分词训练中文分类器

importorg.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.ml.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.sql.functions._importjieba.{JiebaSegmenter,WordPunctTokenizer}objectChineseTextClas

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

直观上，随机森林可以视为多颗决策树的集成。

小小杨树·2024-01-27 04:09

《人工智能基础》9/91天阅读

直接对这样高维的数据进行分类在实际中效果很差，而且给分类器带来很大的计算负担。经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。

皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

C++面试：递归

目录基础实际用处代码1.二叉树的遍历2.快速排序3.斐波那契数列4.文件系统遍历5.全排列生成6.归并排序7.语法分析8.决策树算法9.UI组件的渲染总结基础基本原理：递归函数是一种自我调用的函数。

Thomas_Lbw·2024-01-27 00:12

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

摘要短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时，同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说，垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费；对于移动用户来说，大量的垃圾短信使用户不能够及时查看正常的短信，干扰了用户的正常生活。垃圾短信的识别已经成为一个亟待解决的问题，而传统的基于黑白名单、关键字进行过滤的效果有限，不能起到很好的识别效果。针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的

ggdd5151·2024-01-26 23:03

PMP考试知识点攻略（纯干货）

标准差和方差来进行估算的方法；2.关键路径计算包括ES、EF、LS、LF、总浮动时间和自由浮动时间等指标；3.挣值计算是一种常用的项目管理方法，ee包括CPI、SPI、ETC、EAC和TCPI等指标；4.决策树模型计算是一种常用的决策分析方法

mm995420·2024-01-26 20:13

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前

虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器

qq_27758151·2024-01-26 17:17

华西医院研究团队建立滤泡性甲状腺癌诊断的血浆胞外囊泡分类器

滤泡性甲状腺癌(Follicularthyroidcarcinoma,FTC）约占临床表现甲状腺癌的10%，其易发生血行性扩散。2024年1月，Br.J.Cancer（IF:8.8）杂志在线发表了一篇题名为“Circulatingsmallextracellularvesicle-basedmiRNAclassifierforfollicularthyroidcarcinoma:adiagnost

华盈生物·2024-01-26 17:12

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。

小小鱼er·2024-01-26 12:23

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。

清☆茶·2024-01-26 06:10

支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1

其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最

飞天大肥猫·2024-01-26 06:39

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

《ICCV2021论文解读：广义源无关领域自适应》引言摘要项目概述数据集准备训练过程检查点领域分类器致谢论文其他引言近年来，计算机视觉领域的研究一直在不断推进，为了更好地解决领域自适应的问题，ICCV2021

OverlordDuke·2024-01-26 06:38

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展七、OpenCV决策树示例代码八

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

SVM的风电场NWP预测结果分析展望支持向量机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·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

SVM的采油机故障识别代码结果分析展望支持向量机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