单层决策树第14页

决策树的剪枝、连续与缺失

剪枝处理剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。剪枝的基本策略有预剪枝和后剪枝两种。

New_Learner·2023-12-24 20:55

力扣：左叶子之和java

三部曲返回值和参数：返回int值为该子树的左叶子节点之和，参数为根节点结束条件：空接节点返回0单层递归从逻辑：递归函数分别计算左右子树的左叶子和计算左子树时，要判断一次该节点的左孩子为空并且是叶子节点，

秃小弟·2023-12-24 14:32

【自我成长9】读书历程

如果要我回忆最早的画面，我会告诉你，我坐在地上，看着一本书图画书，走进房间，墙壁上钉着一个单层的书架，上面摆着几本书。

眼睛的尾巴·2023-12-24 11:59

【机器学习】决策树

分裂原则信息增益信息增益比基尼指数3终止&剪枝3.1终止条件无需分裂当前节点内样本同属一类无法分裂当前节点内所有样本的特征向量完全相同采用任何特征都无法将当前样本集分为多个子类无数据可分当前节点内没有样本3.2剪枝剪枝的目的：解决决策树

qq_1532145264·2023-12-23 23:32

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。

小田学Python·2023-12-23 23:00

思维方法

帮助你提高决策能力的书籍：KT法、概率决策树、麦穗理论累了，就要好好休息，不要总是强迫身体去执行～加油，努力的人们，明天又是新的一天，新的开始了！

紫以然·2023-12-23 23:12

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

模式识别与机器学习（八）：决策树

1.原理决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:06

人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理

最喜欢的算法是：规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系统、知识工程等，IBM“深蓝”计算机为典型应用。连接主义(Connectionist)使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳

AAI机器之心·2023-12-23 22:47

决策曲线分析DCA用于lasso回归/随机森林

今天介绍的是如何实现其他模型的DCA，比如lasso回归、随机森林、决策树、SVM、xgboost等。这是基于dca.

医学和生信笔记·2023-12-23 21:29

（14）监督学习-分类问题-决策树

决策树算法分为ID3，C4.5，CART几种。其主要区别在于特征选择的方法不同。

顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

7.5组合总和②（LC40-M）

先把candidates排序，让重复的元素都在一起单层递归时，if(i>startindex&&candidates[i]==candidates[i-1]){continue;}调试过程：classSolution

pig不会cv·2023-12-23 17:43

决策树和随机森林算法简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。

草明·2023-12-23 11:30

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

决策树算法的主要思想源于Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及由Breiman等人在1984年提出的CART算法，其主要优点是：可读性；分类速度快。

沉住气CD·2023-12-23 11:00

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期（21世纪初至今）三、主要算法3.1线性回归（LinearRegression）3.2K-均值聚类（K-MeansClustering）3.3决策树

giszz·2023-12-23 10:48

《机器学习》第四章：决策树

简述决策树是机器学习的一类常见算法，其核心思想是通过构建一个树状模型来对新样本进行预测。树的叶结点是预测结果，而所有非叶结点皆是一个个决策过程。

泽平阿·2023-12-23 09:27

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-23 08:48

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题

江凪水心·2023-12-22 22:23

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

重点先跑模型：数据：http://sofasofa.io/competition.php?id=1代码：需要修改一下文件的地址：代码运行的时候一步一步来：#-*-coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

Decision Tree Algorithm

构建决策树模型：而在构建过程中的主要问题是，选择数据集的哪个feature来做分割。这里用到了Gre

weixin_33720956·2023-12-22 22:50

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记]决策树与随机森林（DecisionTree&RandomForest）决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。

weixin_30292843·2023-12-22 22:20

Decision tree(决策树)算法初探

0.算法概述决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

weixin_30426957·2023-12-22 22:20

联邦学习-安全树模型SecureBoost之Decision Tree

联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree文章目录联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景2DecisionTree2.1决策树的定义

秃顶的码农·2023-12-22 22:49

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…注意几点：连续特征处理，预测问题或者说回归问题（连续性目标特征）决策树

geter_CS·2023-12-22 22:18

机器学习经典算法之决策树（Decision Tree）

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。机器学习中，决策树是一个预测模型，它表示对象属性与对象值之间的一种映射。

bigcindy·2023-12-22 22:17

[基本功]决策树

决策树什么时候结束划分？当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性值为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分当前结点包含的样本集合为空，不能划分如何选择最优划分属性？

女青年学习日记·2023-12-22 22:46

Decision Tree建模with Gini and Entropy

目录介绍：决策树的优点：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法

取名真难.·2023-12-22 22:16

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。因此，如果您不熟悉决策树，那么理解梯度提升可能并不容易。请参阅本文以更好地了解决策树。

无水先生·2023-12-22 11:42

机器学习算法基础——分类模型（二）

今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

决策树概述及其思想

决策树是一类常见的机器学习算法。其基本的思路是按照人的思维，不断地根据某些特征进行决策，最终得出分类。其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。

New_Learner·2023-12-22 01:28

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

当我们有许多学习器对同一个任务做出判断，他们预测的概率可能各不相同，比如预测一个男生(小徐)会不会喜欢另一个女生(小雪)，支持向量机算出来小徐爱上小雪的概率是0.8，朴素贝叶斯认为是0.3，决策树觉得是

歌者文明·2023-12-21 23:47

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器工作的基本原理是使用弱分类器（通常是基于决策树的弱分类器）级联成一个强大的分类器。在训练过程中，

梦回阑珊·2023-12-21 19:46

随机森林1（了解整体知识架构）

很多人学习或者了解随机森林时，查到的资料都是先讲熵，再讲决策树，然后再讲随机森林，前面坚持不下来或者一个地方没理解透彻，导致后面理解不透彻，而且公式讲解不够清晰，例子不够详细，很难让小白彻底搞清楚到底是怎么回事

-麦_子-·2023-12-21 16:40

随机森林 2（决策树）

通过随机森林1的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。

-麦_子-·2023-12-21 16:33

【算法系列篇】递归、搜索和回溯（四）

文章目录前言什么是决策树1.全排列1.1题目要求1.2做题思路1.3代码实现2.子集2.1题目要求2.2做题思路2.3代码实现3.找出所有子集的异或总和再求和3.1题目要求3.2做题思路3.3代码实现4

不能再留遗憾了·2023-12-21 15:11

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（八）

第四章机器学习十一、决策树回归1.决策树1.1基本算法原理核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。

柠檬小帽·2023-12-21 14:28

第一周面试题

要求:1)删除数组中与x的值相等的元素2)不得创建新的数组3)最多只允许使用单层循环4)无需考虑超出新数组长度后面的元素，所以，请返回新数组的长度例如:{1,2,3,5,7,3,5,9)x=3原数组的有效部分变为

傻猪猪一枚·2023-12-21 13:54

决策树实例学习python

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_textfromsklearnimport

奋进的大脑袋·2023-12-21 06:19

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前

沉住气CD·2023-12-21 02:33

常见的预测算法

决策树（De

调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。