单层决策树第13页

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

这个方法在之前的决策树算法中大量被使用。而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

深度学习：感知机

本文将从单层感知机的原理开始探讨，再到多层感知机原理以及多层感知机的实现。

HW-Header·2023-12-31 19:09

Day19 104二叉树的最大深度 559N叉树的最大深度 111二叉树的最小深度

后序遍历1.确定递归函数参数返回值：返回深度，传入根节点2.确定终止条件：如果是空节点就返回03：单层递归逻辑：先求左子树深度，再求右子树深度，最后取左右深度最大数值加1就是中间节点的

借我点钱·2023-12-31 13:13

Day21 404左叶子之和 513找树左下角的值

如果用递归法，主要是单层递归逻辑那里需要多加考虑，本题利用后序的方法比较好，左右中，首先往左进行遍历，判断一下是否是左叶子，之后右递归遍历，最后中间节点（父节点）加和。

借我点钱·2023-12-31 13:13

Day16 二叉树的递归遍历，迭代遍历，层序遍历

3、确定单层递归的逻辑：确定每一层递归需要处理的信息，就可以重复调用自己来实现递归。下面以前序遍历为例：1、确定递归函数的参数和返回值：因为要打印前序遍历节点的数值，所以参数里需要传入ve

借我点钱·2023-12-31 13:42

DFS入门

一.概念dfs，深度搜索算法，又可以认为是回溯算法，它其实就是一个决策树的遍历问题，遍历出所有情况，但是先深度后广度。用另外一个名称说这个问题其实就是穷举，穷举能做出的所有选择。

城堡修炼者·2023-12-31 06:35

【Matlab】ELM极限学习机时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681649一，概述ELM（ExtremeLearningMachine）是一种单层前馈神经网络结构

千源万码·2023-12-31 05:34

一篇通关代码随想录 - 二叉树

单层逻辑是什么？1-1.二

程序员iteng·2023-12-30 16:07

决策树中各个参数（内有详细参数分析）

首先，我们要知道决策树有哪些参数criterion:Any="gini"splitter:Any="best"max_depth:Any=None.min_samples_split:Any=2min_samples_leaf

什么不到的小白·2023-12-30 11:40

机器学习实战--adaboost

算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下决策树、随机森林和梯度提升机等监督学习算法的基本原理。什么是神经网络？它可以解决哪些问题？解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？

道亦无名·2023-12-30 10:13

Matlab：BP神经网络算法，二叉决策树

1、BP神经网络算法(1)步骤1.准备训练数据和目标值2.创建并配置BP神经网络模型3.训练BP神经网络模型4.用BP神经网络模型预测数据例：某企业第一年度营业额为132468，第二年度为158948，第三年度为183737，预测第四年度的营业额%准备训练数据和目标值x=[123]';%年度y=[132468158948183737]';%营业额%创建BP神经网络模型net=feedforward

不吃橘子的橘猫·2023-12-30 09:00

机器学习系列06：决策树

如果你很关心模型的可解释性，那么决策树（DecisionTree）算法当之无愧为首选。

加百力·2023-12-30 07:00

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

如何信任机器学习模型的预测结果？

模型自解释结果与LIME解释结果的对比随机森林回归模型是基于决策树的集成模型，因此，模型本身也具有可解释性。

叁苏言·2023-12-29 20:35

绘画分析——房树人四

二、查找绘画特征对应的投射含义1.房子：位于右边单层房，屋顶有曲线作瓦片，爱美，门没有门把手不愿与人交流。长线条比较多，自我把控能力比较强2.树:树根交叉与外界接触比较谨慎。

20784bd8923a·2023-12-29 17:02

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

深度学习基础知识神经网络

通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（MultilayerPerceptron）。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:48

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

【SXC_231228】使用Sklearn决策树分析商品评价有用性

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

civilpy·2023-12-29 07:04

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。

ZERWW·2023-12-28 21:14

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至

先生买多花吧·2023-12-28 19:30

R语言机器学习与临床预测模型36--随机森林Random Forest

随机森林（RF，RandomForest）是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。

科研私家菜·2023-12-28 15:21

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

【报错解决】graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to execute ‘dot‘, make sure the Graphviz

报错描述在pytorch用torchviz模块进行可视化，没有生成决策树的图，而是报以下错误：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound:failedtoexecute'dot

小白冲鸭·2023-12-28 04:21

PYTHON基础：决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树和随机森林都是用于分类和回归的的算法。决策树的原理是通过一系列的问题进行if、else的推导。随机森林是集合学习算法，即把很多的机器学习算法综合在一起组成一个更大的模型。

翼达口香糖·2023-12-27 22:55

1.决策树

目录1.什么是决策树?2.决策树的原理2.1如何构建决策树？

还是那个同伟伟·2023-12-27 18:02

机器学习——决策树（一）

1、简介决策树(decisiontree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于或等干0的概率，用以评价项且风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法

风月雅颂·2023-12-27 18:31

MachineLearning 8. 癌症诊断机器学习之随机森林（Random Forest)

前言随机森林是由很多决策树构成的，不同决策树之间没有关联。

90066456ace6·2023-12-27 09:25

工具系列：TensorFlow决策森林_(5)使用文本和神经网络特征

文章目录设置使用原始文本作为特征使用预训练的文本嵌入同时训练决策树和神经网络构建模型训练和评估模型欢迎来到TensorFlow决策森林（TF-DF）的中级教程。

愤斗的橘子·2023-12-27 04:28

机器学习——决策树（二）

1、分类与回归决策树描述的是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树分为分类树和回树两种，分类树的对离散变量进行决策，回归树用于对连续变量进行决策。

风月雅颂·2023-12-27 03:17

机器学习——决策树（三）

1、案例一决策树用于是否赖床问题。采用决策树进行分类，要经过数据采集、特征向量化、模型训练和决策树可视化4个步骤。

风月雅颂·2023-12-27 03:17

摆脱拖延症，从这三个“被动工具”开始

比如：思考与表达：金字塔结构、黄金圈法则、STAR、5W1H战略与分析：SWOT、PEST、波特五力模型、BCG矩阵管理与决策：PDCA、WBS、决策树分析、KT决策法目标与时间：SMART、甘特图、时间管理矩阵

葛仲然·2023-12-27 00:47

特征工程——特征归一化

所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关

这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真阅读过的读者应该对他们都有了一定的认识，算法的过程和原理也都大致了解了。

玩世不恭的Coder·2023-12-26 20:40

[#2 李怀森]决策树的分析

理解决策树的第一步是分清根节点决策节点事件节点和终端节点，根节点代表决策树的起点，事件节点说的是一项冒险赌博的可能结果，决策节点是指决策者可能做的选择，终端节点通常是指早先的冒险，后果及其相关决策的最终结果

李怀森·2023-12-26 16:18

工具系列：TensorFlow决策森林_(3)使用dtreeviz可视化

文章目录介绍设置安装TF-DF和dtreeviz导入库可视化分类树加载、清洗和准备数据分割训练/测试集并训练模型训练一个随机森林分类器显示决策树检查叶节点统计信息决策树如何对实例进行分类特征空间划分可视化回归树加载

愤斗的橘子·2023-12-26 14:51

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即

大大的肥猫·2023-12-26 07:26

像陀螺旋转

单层用景，空间相接。当四个剧组，同档期相遇，会有节奏。忙碌挺好，至少充实着。宿舍旧景，似乎相识。灯光辅助，相承影射。大小道具，总汇一角。明镜妆台，娇容微意。五湖四海，相遇缘分。

都市流浪喵·2023-12-26 06:36

手把手教你：电影数据分析与可视化系统

系列文章手把手教你：基于Django的新闻文本分类可视化系统（文本分类由bert实现）手把手教你：基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）手把手教你：岩石样本智能识别系统一、项目简介本文主要介绍如何使用

大雾的小屋·2023-12-26 05:09

oss文件操作（文件列举、文件大小）

文章目录一、介绍二、依赖三、实现1.连接参数2.列举文件2.1列举bucket的所有文件夹（单层）2.2列举指定bucket中的所有文件夹和文件（单层）2.3列举指定bucket中的所有文件（多层）2.4

寒山李白·2023-12-25 09:36

决策树-ID3，C4.5，CART

决策树直观上，决策树是一个树结构，从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性（每次只测一个特征维度），并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果西瓜书里的图在挑西瓜模型中

莱昂纳多91·2023-12-25 09:15

Python数据科学视频讲解：特征决策树分箱

5.3特征决策树分箱视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜杨维忠清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解5.3节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。

数据科学作家·2023-12-25 06:09

使用决策树预测隐形眼镜类型

任务描述本关任务：编写一个例子讲解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。

yzw哒哒哒·2023-12-24 23:51

JavaScript进阶（day04:高阶技巧）

qdxzw/frontlearningNotes觉得有帮助的同学，可以点心心支持一下哈一、深浅拷贝浅拷贝和深拷贝只针对引用类型1.浅拷贝如果是简单数据类型拷贝值，引用数据类型拷贝的是地址（简单理解：如果单层对象

我是如此相信ᯤ⁶⁶ᴳ·2023-12-24 21:40

【Python特征工程系列】利用梯度提升（GradientBoosting）模型分析特征重要性（源码）

特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和推理增强的可解释性前期相关回顾：【Python特征工程系列】8步教你用决策树模型分

数据杂坛·2023-12-24 21:11

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一、问题对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：针对不同的数据集，有些步骤不适用即不需要做，其中橘红色框为必要步骤，其余步骤我将单独写文章详细介绍。同时欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型分析特征重要性（源码）【Pytho

数据杂坛·2023-12-24 20:41

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