决策树剪枝

LeetCode刷题13:回溯+剪枝解决216.组合总和 III

找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。示例1:输入:k=3,n=7输出:[[1,2,4]]解释:1+2+4=7没有其他符合的组合了。示例2:输入:k=3,n=9输出:[[1,2,6],[1,3,5],[2,3,4]]解释:1+2+6=91+3+5=92+3+4=9没
ARuiiiiiii·2024-01-17 00:14

U390341 小猫爬山题解

经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>__ans)return;剪枝，如果组数已经大于最优值ans,就没有再搜的必要了if(t==n+1){已经将n个数都分好了组
鸠Wcx·2024-01-16 23:43

面试必备！七大分类算法模型最全总结，内容太通透了！

文章目录逻辑回归核心公式优点缺点适用场景一个核心案例代码决策树核心步骤优点缺点适用场景一个核
Python数据挖掘·2024-01-16 22:33

TensorRT模型优化部署 (八）--模型剪枝Pruning

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT模型优化部署（四）–Rooflinemodel第五章TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意第六章TensorRT模型优化部署（六）–Quantization量化基础（一）第
小豆包的小朋友0217·2024-01-16 22:23

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

比如在进行随机森林分类时，每个决策树会生成一个类别，通过投票选择票数最多的类别作为最终分类。除了最终分类结果，其他类别的概率是多少？我们不得而知。
_养乐多_·2024-01-16 21:23

2019-04-10

还可以根据这个属性的重要程度来评估是否需要去除，而属性的重要程度可以采用决策树来评估，凡不在决策树上的属性都可以尝试去除。二、样本规约去除冗余抽样有回放抽样，这种抽样方式使得相
AliceGYY·2024-01-16 21:22

R语言构建决策树模型（decision tree）并可视化决策树：自定义函数计算对数似然、自定义函数计算模型的分类效能（accuray、F1、偏差Deviance）、使用pander包美化界面输出内容

R语言构建决策树模型（decisiontree）并可视化决策树：自定义函数计算对数似然、自定义函数计算模型的分类效能（accuray、F1、偏差Deviance）、使用pander包美化界面输出内容目录
statistics.insight·2024-01-16 17:51

无人机视角、多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署

无人机视角、多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署是当前无人机技术领域的重要研究方向，其原理和应用价值在以下几个方面进行详细讲述。
阿利同学·2024-01-16 16:28

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。
处女座_三月·2024-01-16 11:05

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。
草明·2024-01-16 11:02

进程已结束,退出代码-1073741571 (0xC00000FD)

这里我想把一个128*128的矩阵进行剪枝操作。传入的128*128的矩阵太大了，两组for循环让电脑有些扛不住了。所以要稍加处理一下。
wo~he!·2024-01-16 10:28

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4
Dymc·2024-01-16 08:50

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种最新的基于决策树集成学习算法，它结合了BoostedTrees算法和GradientBoosting框架的优势，并引入了一种全新的优化策略
appron·2024-01-16 07:52

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre
太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

梯度提升是一种集成学习技术，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强学习器。XGBoost在梯度提升算法的基础上引入了一些创新，使其在性能上更为优越。
贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

数据挖掘|决策树算法以及相关算法实现和例题讲解

出处来源：分类问题：决策树+ID3算法+C4.5算法+考试例题讲解_哔哩哔哩_bilibili资料整理：链接：https://pan.baidu.com/s/1q786VaYJ9-1G7ZdfC6KL7A
封印师请假去地球钓鱼·2024-01-16 05:40

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型
Blossom i·2024-01-16 02:41

代码随想录算法训练营Day27|39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

目录39.组合总和前言算法实现剪枝优化40.组合总和II前言算法实现31.分割回文串前言算法实现总结39.组合总和题目链接文章链接前言本题的组合求和对数组中的数字可以无限制重复选取，本题没有组合数量要求
张金卓2023·2024-01-15 21:24

【机器学习】机器学习上机作业决策上述算法

利用所学知识，使用决策树实现Iris鸢尾花数据集分类任务。
yuzhangfeng·2024-01-15 19:01

集成学习入门 - 1 混合训练数据

决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX
薛东弗斯·2024-01-15 06:06

基于博弈树的开源五子棋AI教程[7 多线程搜索]

在是实现时需要注意两点，第一，怎么安全的剪枝；第二，如何进行线程间的通信。对于AB剪枝有三点发现可以指导我们设计多线程的并行算法：当某一节点搜索完成，其分数才能安全的更新父亲节点的AB值。
BrokenGeeker·2024-01-15 06:32

回溯算法详解

回溯算法框架,相当于一颗树(决策树),每个节点对应一个选择(合理答案),记录路径选择列表(当前可以做的选择)路径(已经做出的选择)结束条件(无法再做选择的条件)result=[]defbacktrack
困兽犹斗z·2024-01-14 21:59

史诗级长文--朴素贝叶斯

该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。
SQingL·2024-01-14 18:38

史诗级长文--决策树

决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
SQingL·2024-01-14 18:08

【算法笔记】回溯专题

在不剪枝的情况下，通过选择和撤销，回溯法（或者说其实就是dfs）可以遍历决策树的全部节点，因为很适合做一些枚举全部可能解的工作。
_六六_·2024-01-14 14:58

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

1.理解回归树和模型树决策树用于数值预测：回归树：基于到达叶节点的案例的平均值做出预测，没有使用线性回归的方法。模型树：在每个叶节点，根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。
生物信息与育种·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--决策树

什么是决策树决策树表示基于特征对实例进行分类的树形结构，从给定的训练数据集中，递归选择最优划分特征，依据此特征对训练数据集进行划分，直到结点符合停止条件。
北航程序员小C·2024-01-14 09:23

【剪枝】【广度优先】【深度优先】488祖玛游戏

作者推荐【动态规划】458:可怜的小猪涉及知识点剪枝广度优先深度优先488祖玛游戏在这个祖玛游戏变体中，桌面上有一排彩球，每个球的颜色可能是：红色‘R’、黄色‘Y’、蓝色‘B’、绿色‘G’或白色‘W’。
闻缺陷则喜何志丹·2024-01-14 08:29

基于博弈树的开源五子棋AI教程[7 多线程搜索]

在是实现时需要注意两点，第一，怎么安全的剪枝；第二，如何进行线程间的通信。对于AB剪枝有三点发现可以指导我们设计多线程的并行算法：当某一节点搜索完成，其分数才能安全的更新父亲节点的AB值。
BrokenGeeker·2024-01-14 05:36

机器学习——XgBoost特征筛选

目录1.什么是Xgboost2.Xgboost的优点2.1正则化2.2并行处理2.3灵活性2.4缺失值处理2.5剪枝2.6内置交叉验证3.Xgboost模型详解3.1Xgboost能加载的各种数据格式解析
AI AX AT·2024-01-14 03:24

代码随想录算法训练营第二十五天|216.组合总和III|17.电话号码的字母组合

4.剪枝操作，有两种情况，第一种是和已经大于目标值了，往里面添加只会更大，第二种情况是后面的数已经不够k个了。二、17.电话号码的字母组合思路：其实这题思路也是回溯模
igang of rebirth·2024-01-14 00:00

代码随想录算法训练营第二十五天| 216.组合总和III 、 17.电话号码的字母组合

文章目录216.组合总和III17.电话号码的字母组合:star:216.组合总和III链接:代码随想录回溯法都可以抽象成一个树形结构解题思路：思路同上一题的组合问题题增加了两处剪枝操作，一处是遍历范围
微风qin·2024-01-14 00:30

代码随想录算法训练营第25天| 216.组合总和III● 17.电话号码的字母组合。

回溯算法如何剪枝？
河南第一深情彭于晏·2024-01-14 00:00

代码随想录算法训练营第二十五天|216. 组合总和 III、17. 电话号码的字母组合

剪枝的过程就是没必要所有都判断。剩余加的数小了可以递归，否则break进入下一轮。代码：#py
别看了真C不了一点·2024-01-14 00:59

代码随想录算法训练营第25天｜216.组合总和III 17.电话号码的字母组合

回溯算法如何剪枝？|LeetCode：216.组合总和III_哔哩哔哩_bilibili设置一个stackpath一个结果res和一个当前和定义回溯（n,k,start_index传入sta
小周小周考虑不周·2024-01-14 00:29

98. 验证二叉搜索树(LeetCode)

文章目录前言一、题目分析二、算法原理三、代码实现+剪枝总结前言在本文章中，我们将要详细介绍一下Leetcode中第98题验证二叉搜索树，在本内容中我们将会学到递归解决二叉树，全局变量，剪枝等等相关内容。
lim 鹏哥·2024-01-13 23:52

回溯算法---子集和问题

首先从根节点出发搜索解空间树，当算法搜索至解空间树的某一节点时，先利用剪枝函数判断该节点是否可行（即能得到问题的解）。（1）如果不可行，则跳过对该节点为根的子树的搜索，逐层向其祖先
鲸鱼的眼泪·2024-01-13 20:33

LeetCode讲解篇之39. 组合总和

计算过程中的数字和直到选数字和等于target,加入结果集若数字和大于target则直接退出当前搜索，因为数字是从小到大排序的，如果当前数字和都大于target了，那么之后的选择过程数字和只会更大，所以之后的搜索为无效搜索，直接剪枝直到搜索完成
醉墨居士·2024-01-13 19:05

LeetCode讲解篇之90. 子集 II

文章目录题目描述题解思路题解代码题目描述题解思路初始化一个变量start表示当前从哪里开始遍历nums搜索过程的数字组合加入结果集从start开始遍历nums如果当前元素和前一个元素相等，前一个元素没被使用，则触发剪枝去重操作
醉墨居士·2024-01-13 19:55

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_哔哩哔哩_bilibiliPaper:PruningFiltersforEfficientConvNets文字内容有点多，请耐心看完【当然直接用代码也可以】目录安装导入包模型的实例化(针对已经训练好
爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

yolov5剪枝技术方案

本文讨论yolov5的剪枝方案：1、上篇文章实战梳理了基于BN层系数gamma剪枝（在一个卷积-BN-激活模块中，BN层可以实现通道的缩放）原理和实践流程，具体可参考上文；2、对于Bottleneck结构进行剪枝如果右边的参差很小
qq_41920323·2024-01-13 19:33

yolov5剪枝复现

项目的基本流程是，使用ultralytics/yolov5训练自己的数据集，在模型性能达到要求但速度未达到要求时，对模型进行剪枝。
epic_Lin·2024-01-13 19:02

YOLOv3剪枝压缩99.04%参数，精度不变

基于LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017)论文的模型压缩。目前有很多的开源实现，基于各种方法对YOLOv3进行裁剪和压缩，例如：[SlimYOLOv3][YOLOv3-model-pruning][YOLOv3-complete-pruning]等等...数据集收费卡口的车辆车轮数据，2266训练
MidasKing·2024-01-13 19:32

YOLOv5 压缩剪枝

github：midasklr/yolov5pruneatv6.0(github.com)giithub作者讲解：(6条消息)yolov5模型压缩之模型剪枝_yolov5模型剪枝_小小小绿叶的博客-CSDN
PatrickStar8·2024-01-13 19:32

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

这篇论文提出了一个名为DiSparse的方法，它专门针对多任务模型压缩问题设计了一种独特的剪枝和稀疏训练方案。
云雨、·2024-01-13 19:32

YOLOV7剪枝流程

YOLOV7剪枝流程1、训练1）划分数据集进行训练前的准备，按正常的划分流程即可2）修改train.py文件第一次处在参数列表里添加剪枝的参数，正常训练时设置为False，剪枝后微调时设置为Trueparser.add_argument
云雨、·2024-01-13 19:31

【人工智能】超详细，一文懂Alpha-Beta剪枝

导入什么是Alpha-Beta剪枝，Alpha-Beta剪枝到底有什么用呢？甲乙两人正在玩报数计分游戏，甲乙两人可以报1~2的数字，当其中一人在报完数后计分板累计数字和为4则胜利。
去月亮探险·2024-01-13 18:19

数据分析

数据分析方法现状分析(对比法:对比分析法、平均分析法、综合评价分析法...)原因分析(细分法:分组分析法、结构分析法、交叉分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法、矩阵关联分析法...)预测分析(预测法:回归分析、决策树
水调歌头_f072·2024-01-13 16:51

代码随想录算法训练营day 25 |216.组合总和III、17.电话号码的字母组合

216.组合总和III代码随想录思路：和组合的思路一样，加了总和剪枝的限制。
wuhuqifei123·2024-01-13 16:22

代码随想录算法训练营 day25| 216.组合总和III 、17.电话号码的字母组合

目录一、（leetcode216）组合总和III思路1）确定递归函数参数2）确定终止条件3）单层搜索过程4）完整代码5）剪枝二、（leetcode17）电话号码的字母组合1.数字和字母如何映射2.回溯法来解决
weixin_42179093·2024-01-13 16:21
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