单层决策树第3页

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高预测性

亦旧sea·2024-02-13 14:50

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

此外，集成学习使用的基学习器模型一般都是决策树(decisiontree)。1、bagging与bo

小贝学生信·2024-02-13 09:46

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！从此只看高清视频AI黑科技，老照片修复，模糊变高清腾讯的这个算法，我搬到了网上，随便玩！不知道大家是否喜欢这种类型的文章，其实我最近又打算开始更新100天搞定机器学习了，就想用类似lightgbm可视化调参这篇文章的风格，让大家在学习一个模型的时候有参与

统计学家·2024-02-13 07:20

R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集

最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。

拓端研究室·2024-02-13 00:04

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan

LBENULL·2024-02-12 11:21

Spark MLlib

机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器（二）决策树分类器一

Francek Chen·2024-02-12 11:15

leetcode:131.分割回文串

回溯算法三部曲：1.递归的参数和返回值：参数字符串s和startIndex切割线2.确定终止条件：当分割线到字符串末尾时到叶子节点，一种方案出现3.单层搜索逻辑：for循环i==startIndex到s.size

冲冲冲冲冲冲1024·2024-02-12 10:32

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机

住在天上的云·2024-02-12 09:56

XGBoost算法

XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的算

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

EMC学习笔记（二十二）降低EMI的PCB设计指南（二）

降低EMI的PCB设计指南（二）1.电源和地概述2.电感量3.两层板和四层板4.单层和双层设计中的微控制器接地5.信号返回地6.模拟、数字信号与大功率电源7.模拟电源引脚和模拟参考电源8.四层板电源设计参考注意事项

小幽余生不加糖·2024-02-12 04:31

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

尽管单层神经网络只能做出近似处理，但增加隐藏层可以帮助优化和提高准确性。深度学习用于人工智能（AI）应用和服务中，以提高自动化，无需人类参与即可执行分析和物理任务。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供

·2024-02-11 18:20

R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析

p=32275原文出处：拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。

·2024-02-11 18:39

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，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。

陌简宁·2024-02-11 14:40

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

机器学习的几种基本算法

决策树：曾经最流行的分类算法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等于零的概率，评价项目风险，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。

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。

AI Dog·2024-02-11 06:00

【Data Procession】随机森林算法

个人理解：随机森林就是生成多个决策树，使用数据集中数量相同但数据不完全相同的数据集进行决策分析，得出不同模型(即不同的决策树)，然后根据不同决策树得出预测结果，并最终求取不同决

咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

外架穿针操作过程

|程瑞林（山东大学第二医院足踝外科）来源|（微信公众号）云中瑞麟（ID:ruilinfly）1.定位2.切皮3.直钳探查撑开软组织隧道直到骨膜4.穿针4.1穿螺纹针（一般过骨骼中心，穿两层皮质）→刚过单层骨皮质进入髓腔

云中瑞麟·2024-02-11 01:00

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

【机器学习笔记】决策树

决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW

住在天上的云·2024-02-10 17:19

【GO语言卵细胞级别教程】03.条件与循环语句

注意：以下演示所用的项目，在第一章节已经介绍了，这里不做赘述目录：【GO语言卵细胞级别教程】03.条件与循环语句1.条件语句1.1if语句1.1.1单层if语句1.1.2if-else语句1.1.3if-else-if

GokuCode·2024-02-10 16:41

js对象利用object.assign实现递归深拷贝

constdeepClone=(data)=>{varcloneobj=Object.assign({},data)//拷贝单层对象for(varkeyindata){//循环if(typeofcloneobj

qq_48378883·2024-02-10 13:51

机器学习9-随机森林

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，用于改善单一决策树的性能，通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

dracularking·2024-02-10 10:12

机器学习8-决策树

决策树（DecisionTree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。

dracularking·2024-02-10 10:12

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题，也可以解决回归问题。（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题，很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题，它的基本思路是：因为学习的是加法模型，如果从前向后，每一步只优化一个基函数及其系数，逐步

沫2021·2024-02-10 09:42

智能运维哪些算法？智能运维包含哪些

如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。

云呐AIOps·2024-02-10 08:02

leetcode:77.组合

3.回溯算法三部曲：（和递归异曲同工）1.递归函数的参数及返回值2.确定终止条件3.单层递归逻辑代码思路：result数组：二维存放结果集path数组：存放单个组合

冲冲冲冲冲冲1024·2024-02-10 08:27

机器学习：分类决策树（Python）

一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益

捕捉一只Diu·2024-02-10 07:47

机器学习：回归决策树（Python）

一、平方误差的计算square_error_utils.pyimportnumpyasnpclassSquareErrorUtils:"""平方误差最小化准则，选择其中最优的一个作为切分点对特征属性进行分箱处理"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_samples):"""扩展到集成学习，此处为样本权重的设置:paramsampl

捕捉一只Diu·2024-02-10 07:16

如何入行人工智能

对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

RandomForest（随机森林）

fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier随机森林的随机表示2重随机.第一重是样本随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的样本数量.第二重是特征随机.有放回的随机抽样,所有的树,都抽取一样的特征数量.用随机取出来的样本数和特征数生成决策树分类问题就是投票回归问题就是求平均作用

夏日丶·2024-02-10 05:22

绘画分析-房树人-26

房：房子位于纸张右侧下方，是单层单面结构的房屋。案主有基本的社会交往能力和认知能力。屋顶尖锐，案主有攻击性。门窗紧闭，窗户位置比较高，关闭着并且停留了一只小鸟。

sunflower荔雯·2024-02-10 04:49

PyTorch中的随机森林详解

它是一个基于集成学习的方法，通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

洞深视界·2024-02-09 19:11

「递归算法」：子集（两种解法）

：nums=[1,2,3]输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2：输入：nums=[0]输出：[[],[0]]二、思路解析解法一来看看这道题的决策树模型

爱敲代码的罗根·2024-02-09 19:55

统计学习方法笔记之决策树

Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

【机器学习】决策树

文章目录一.决策树算法简介二.决策树构建步骤三.特征说明3.1信息增益（InformationGain,IG）3.2基尼不纯度（GiniImpurity）四.剪枝策略五.决策树的评估六.代码实践例1：决策树分类例

如果皮卡会coding·2024-02-09 09:18

r语言svr模型_使用R语言建立一个决策树回归模型

决策树是一种简单但使用广泛的分类算法，根据目标变量的类型，决策树分为分类决策树(目标变量为因子型)与回归决策树(目标变量为连续数值型)。在这里，我们使用R建议一个回归决策树模型。

weixin_39849888·2024-02-08 20:22

决策树模型： ID3 、C4.5、C5.0、CART、CHAID、Quest比较

一、决策树的核心思想 决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策），所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。

cy^2·2024-02-08 20:51

【神经网络】单层感知器

但是这里的权重w和偏置b都是人为设定的，并不存在学习一说，这就是M-P模型与单层感

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

MLP多层感知器+BP算法原理及实战

与单层感知器不同的是这里在前层神经元权重求和后，还有进行一次非线性激活函数激活，最后得到的就