决策树剪枝第14页

随机森林（random forest）

1.随机森林基本思想Bagging+决策树作为basemodel+每个决策树权重为1+Boostrap有放回的采样2.决策树采用投票的方式。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

县领导陪体育明星父母旅游该不该

朱婷父母去旅游，县领导很重视亲自陪同参观》：11月6日下午，朱婷的父母朱安亮、杨雪兰夫妇一行在淮阳县领导刘淑杰、杜莉莉的陪同下前往太昊陵，祭拜了人祖伏羲，又参观了剪枝公园和龙园。

豫南农民工·2024-01-05 05:36

算法训练营第二十四天|77.组合

目录Leetcode77.组合Leetcode77.组合文章链接：代码随想录题目链接：77.组合思路：正常的回溯思想，可以加上剪枝优化，思想在于剩余元素已经不够组成结果了就剪掉。

啊就赵得柱·2024-01-05 03:28

算法训练营第二十七天|39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串

未剪枝：classSolution{public:vector>res;vectorpath;voidbacktracking(vecto

啊就赵得柱·2024-01-05 03:28

爱上春色满园

每日淡香徐徐，顶了棕色细小花粉的花蕊不时散落几丝，花瓣点缀在卵圆形周正的绿叶和乳白色的案台上，剪枝时带来的花苞悄悄开放，冲淡剪了花枝的不安。

也尘·2024-01-05 03:50

10.gitchat训练营-决策树——既能分类又能回归的模型

1.什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。

风吹柳_柳随风·2024-01-05 03:59

Think-on-Graph—基于知识图谱的LLM推理

ThinkonGraph，ToG）LLM⊗\otimes⊗KG范式的过程ToG的三个阶段初始化实体提取关系及实体探索推理例子及效果相关结论搜索深度和波束宽度对ToG性能的影响不同的提示设计对ToG性能的影响不同剪枝工具的影响种子示例数量的敏感性背景由

dzysunshine·2024-01-05 00:43

【机器学习基础】决策树（Decision Tree）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评

为梦而生~·2024-01-04 23:17

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦我们看下步骤：1、数据导入与探索使用info()了解数据表的基本情况：行数、列数、每列的数据类型、数据完整度；使用describe()了解数据表的统计情况：总数、平均值、标准差、

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

LeetCode做题总结 15. 三数之和、18. 四数之和 (Java)

X数之和15.三数之和代码思路20240103重写错误1错误2Java语言点总结18.四数之和代码思路20240104（伪）错误1第一次剪枝错误2第二次剪枝错误3溢出15.三数之和代码思路思想：利用双指针法

aPurpleBerry·2024-01-04 19:04

搜索与人工智能

通过博弈树搜索和启发式搜索的例子了解基于搜索的通用问题求解方法第二：了解人工智能发展的历程和社会影响第三：了解机器学习的基本思想和典型应用第四：了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈，极大极小策略博弈树与搜索，α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子

码海串游·2024-01-04 18:57

【情绪自疗】与孩子共成长

本系列书对“工作与生活、社交、亲密关系、育儿”（成人）；“我的感受、感受我的感受、找到不安开始的地方、再次自查”（幼儿）几个方面，划分了数十个常见的心理咨询场景，让我们能够按照决策树的指引，进行自我心理疗愈

我是Miss小冯·2024-01-04 18:02

机器学习-离散型变量处理

离散型变量处理思路离散型变量输入通常为字符串形式，除了少数决策树模型能够直接处理类别型变量之外，对于逻辑回归、支持向量机等模型而言，必须将类别型变量转换为数值型变量才能正确的工作。

alstonlou·2024-01-04 17:03

决策树（人工智能期末复习）

参考书：机器学习（周志华）几个重要概念信息熵随机事件未按照某个属性的不同取值划分时的熵减去按照某个属性的不同取值划分时的平均熵。表示事物的混乱程度，熵越大表示混乱程度越大，越小表示混乱程度越小。对于随机事件，如果当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk{p_k}pk，那么D的信息熵为：我们需要选择熵最小的。信息增益——ID3考虑到不同的分支结点所包含的样本数不同，我们给分支结点赋予权重|Dv{D

倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍：随机森林(RandomForests)是一种集成学习算法，它由多个决策树组成

取名真难.·2024-01-04 15:27

leetcode刷题记录12（2023-07-02）【完全平方数(动态规划) | 移动零(冒泡排序) | 寻找重复数 | 删除无效的括号(暴力搜索+剪枝)】

279.完全平方数给你一个整数n，返回和为n的完全平方数的最少数量。完全平方数是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9和16都是完全平方数，而3和11不是。示例1：输入：n=12输出：3解释：12=4+4+4示例2：输入：n=13输出：2解释：13=4+9提示：1#includeusingnamespacestd;classSolution{pub

Cherries Man·2024-01-04 13:52

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

LeedCode全排列Ⅱ——剪枝回溯

题目给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。示例:输入:[1,1,2]输出:[[1,1,2],[1,2,1],[2,1,1]]来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/permutations-ii著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。题解及思路重复情况判断枚举出所有结果集，可以发现，在①步骤中

zuki_75b3·2024-01-04 09:17

数据挖掘--决策树

1.算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。

人工智能MOS·2024-01-04 06:25

leetcode算法题之递归--二叉树中的深搜总结

递归的本质是找重复的子问题文章目录1.计算布尔二叉树的值2.从根节点到叶节点数字之和3.二叉树剪枝4.验证二叉搜索树5.二叉搜索树中第K小的元素6.二叉树的所有路径1.计算布尔二叉树的值计算布尔二叉树的值

@A云淡风轻·2024-01-04 05:38

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

木棒(dfs剪枝与优化+分类讨论+思维+好题)

文章目录1.题目来源2.题目解析1.题目来源链接：167.木棒2.题目解析直接给这道题的剪枝方案和思想orzorzorz了…首先的首先，理解题意。

Ypuyu·2024-01-03 22:29

木棒（DFS + 剪枝优化）

AcWing167.木棒（DFS+剪枝优化）一、问题二、分析1、整体分析2、剪枝优化（1）优化搜索顺序（2）排除等效冗余（3）可行性剪枝（4）最优性剪枝（5）其他优化三、代码一、问题二、分析1、整体分析这道题的数据范围非常小

Turing_Sheep·2024-01-03 22:59

木棒 (剪枝非常多的一道搜索题

importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner;publicclassacw167{staticint[]w;staticboolean[]st;staticintsum,len,n;/***本题剪枝比较多光介绍一下

李菜菜想获奖·2024-01-03 22:29

木棒（dfs + 剪枝）

乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地砍断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。注意:数据中可能包含长度大于50的木棒，请在处理时忽略这些木棒。输入格式输入包含多组数据，每组数据包括两行。第一行是一个不超过64的整数，表

weixin_30782331·2024-01-03 22:28

木棒【DFS、经典剪枝与优化】

乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地砍断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。输入格式输入包含多组数据，每组数据包括两行。第一行是一个不超过64的整数，表示砍断之后共有多少节木棍。第二行是截断以后，所得到的各节木棍的长

耐、·2024-01-03 22:58

AcWing 167 木棒【DFS 剪枝☆】

题目描述：乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地砍断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。输入格式输入包含多组数据，每组数据包括两行。第一行是一个不超过64的整数，表示砍断之后共有多少节木棍。第二行是截断以后，所得到的各

耐、·2024-01-03 22:58

木棒题解（搜索—DFS剪枝）

AcWing167.木棒DFS剪枝，具体过程看代码内部，另外排序也算剪枝的一部分#includeusingnamespacestd;constintN=70;intn;intsum;intlen;intw

QingQingDE23·2024-01-03 22:25

木棒 dfs+剪枝

题参考1参考2#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefunsignedlonglongull;typedefpairpii;#definepbpush_back#definefifirst#definesesecond#definemem(a,x)memset(a,x,sizeof(a));#definedbdouble#definef

karshey·2024-01-03 22:54

DFS之剪枝与优化 AcWing 167. 木棒

DFS之剪枝与优化AcWing167.木棒原题链接AcWing167.木棒算法标签搜索剪枝思路由于不知道原始木棒的长度len，但知道每根小木棍的长度，小木棒最长的时候就是一根的时候也就是长度等于所有的小木棍的长度总和

飞滕人生TYF·2024-01-03 22:24

木棒(dfs剪枝，经典题）

167.木棒-AcWing题库乔治拿来一组等长的木棒，将它们随机地砍断，使得每一节木棍的长度都不超过50个长度单位。然后他又想把这些木棍恢复到为裁截前的状态，但忘记了初始时有多少木棒以及木棒的初始长度。请你设计一个程序，帮助乔治计算木棒的可能最小长度。每一节木棍的长度都用大于零的整数表示。输入格式输入包含多组数据，每组数据包括两行。第一行是一个不超过64的整数，表示砍断之后共有多少节木棍。第二行是

Landing_on_Mars·2024-01-03 22:22

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

它建立在决策树的基础上，通过构建多个决策树并将它们整合在一起，提高了模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的主要特点和工作原理：

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

过拟合 Dropout

过拟合是神经网络中常见的问题，尤其是在深度神经网络中，诸如决策树等。为解决这一问题，研究了许多方法，其中Dropout是最常见的方法之一。

地平线上的背影·2024-01-03 17:03

【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692249一，概述随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据

千源万码·2024-01-03 16:39

决策树的理解

决策数应该是那些对人工智能/专家系统了解不深的人的最初认知吧，各种if-then的强逻辑关系来让计算机具备人脑一样的决策力。说起来似乎挺简单的，找行业专家把他的经验都写下来，然后找人开始写if-then语句blablabla。但是人脑的经验决策一定对吗？人脑的决策思路真的没问题吗？抛开工作量，真的将一堆if-then放进计算机就是人工智能？这些问题时不时会出现在我的脑海里，让我去思考，在我这一路人

在做算法的巨巨·2024-01-03 15:22

深度学习从入门到不想放弃-5

看了一眼这个文章系列，居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树

周博洋K·2024-01-03 05:25

洛谷p1219 八皇后

一道dfs+dfs+dfs+剪枝回溯的板子题，值得注意的是如何控制行，两条对角线都只存在一个数题目链接题目大意给定正整数nnn，使形成n∗nn*nn∗n的棋盘，有nnn个棋子被放置其上，需要满足每行每列有且仅有

qustflypiggy·2024-01-02 16:27

平常小日子

图片发自App长寿花已绽放两个月，为了不影响母本生长需要剪枝，修下的花儿组团放进绿色洗手液瓶，瞬间怦然心动！图片发自App早上五时三十分，准时起床为女儿做早餐，看着她吃完，整个人都变得柔软起来。

风浅云动·2024-01-02 13:07

随机森林算法

它通过有放回的采样⽅式添加样本扰动，同时引⼊属性扰动，在基决策树的训练过程中，先从候选属性集中随机挑选出⼀个包含K个属性的⼦集，再从这个⼦集中选择最优划分属性。

April123abc·2024-01-02 06:49

决策树算法

决策树概念决策树是⼀种树形结构，通过特征的不同来将样本数据划分到不同的分⽀（⼦树）中，最终，每个样本⼀定会划分到⼀个叶⼦节点中。

April123abc·2024-01-02 06:19

[源码和文档分享]基于QT实现的alpha-beta剪枝算法搜索的象棋人机博弈游戏

中国象棋是一个古老的而富有智慧的游戏，而中国象棋博弈程序是将计算机知识和中国象棋知识结合起来的一种新型的游戏方式。它以一种全新的人机博弈方式突破了以往传统象棋游戏只能人与人对战的限制，使得这个古老的游戏更加丰富多彩。机器博弈是博弈游戏与计算机技术的结合，是人工智能领域里的一个重要研究领域，在国际上已经开展了半个多世纪，然而由于各方面原因中国象棋的人机博弈算法研究的起步较晚，即便如此，当科技工作者把

ggdd5151·2024-01-02 05:18

Python 全栈体系【四阶】（十）

第四章机器学习十三、决策树分类1.决策树1.1什么是决策树决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策

柠檬小帽·2024-01-01 23:01

决策树

决策树广泛应用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于你在“20Questions”游戏中可能会问的entity。

编程回忆录·2024-01-01 17:26

12.30_黑马数据结构与算法笔记Java

目录320全排列无重复Leetcode47321组合Leetcode77分析322组合Leetcode77实现323组合Leetcode77剪枝324组合之和Leetcode39325组合之和Leetcode40326

simplesin·2024-01-01 16:32

不懂园艺，且行且探索

剪枝后的紫薇夏日开花时看到马路两边有园林工人正大刀阔斧地在给紫薇剪枝，出于好奇，我上网查了一下，原来紫薇在冬天的这次修剪非常重要。

慕敖·2024-01-01 15:59

决策树分类|python

什么叫做决策树？决策树是一种经常用于对离散变量和连续变量进行分类的监督学习算法。决策树是具有枝的树，其中每个分支节点表示多个备选项之间的选择，并且每个叶节点表示决策。

何同尘·2024-01-01 14:03

Python 成都二手房价数据分析报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10

小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

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决策树剪枝