单层决策树第5页

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。

迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合

随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

寒假 day1

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

yexiadeyu·2024-02-04 07:59

网红汉堡（妙熙怡原创388）

上……汉堡啦……图片来自妙熙怡拍照角度这是单层汉堡图片来自妙熙怡拍照角度这是……呃……我忘了它的名字

妙熙怡·2024-02-04 07:25

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0

昭南小星·2024-02-04 06:31

机器学习算法之分类和回归树（CART）

算法背景CART算法最早由LeoBreiman等人于1984年提出，它是一种决策树算法，用于将数据集划分成多个子集，每个子集内的数据具有相似的特性。CART算法可以用于分类问题和回归问题，

迎风斯黄·2024-02-04 05:14

01-16

今天看的是算法部分，首先就是C4.5决策树算法，能够对离散型信息数据进行操作，同时补充有属性缺失的相关数据，在决策树构造过程中进行删减处理。

姬汉斯·2024-02-04 02:06

46. 全排列

题解（回溯）回溯回溯问题实际上是遍历一棵决策树的过程，把整棵树遍历一遍，收集节点上的答案，就能得到所有的合法答案。

鲁班班·2024-02-03 21:29

全排列 - 三种形式

前序位置，做选择进入下一层决策树后序位置，撤销选择「结束条件」遍历到树的底层叶子节点46.全排列-元素无重不可复选给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。

鲁班班·2024-02-03 21:27

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。

tzc_fly·2024-02-03 16:57

第二十天| 654.最大二叉树、617.合并二叉树、700.二叉搜索树中的搜索、98.验证二叉搜索树

单层递归逻辑：先

%dionysus%·2024-02-03 16:01

JS 力扣刷题 103. 二叉树的锯齿形层序遍历

root)returnanswers;//特殊情况rear.push(root);//根节点入队letflagStack=1;//单层从左往右（队列）双层从右往左（栈）while(rear.length

Candy_Rainbow_·2024-02-03 13:58

基于决策树模型和支持向量机模型的手写数字识别

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集

派大星先生c·2024-02-03 13:37

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

第一类方法：:线性方法：线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法：KernelSVM，决策树第三类方法:集成学习：Bagging，Boosting第四类

lzl2040·2024-02-03 13:05

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

决策树基础知识点解读

目录ID3算法C4.5算法CART树ID3算法定义:在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。该决策树是多分支分类。

futurewq·2024-02-03 13:04

mym_74·2024-02-03 13:34

-Helslie·2024-02-03 13:33

决策树系列之决策树知识点

1、什么是决策树；（decisiontree）决策树是一种树型结构，其中：每个内部的结点表示在一个属性的测试；每个分支代表一个测试的输出；每个叶节点代表一种类别；决策树是以实例为基础的归纳学习，采取的是自顶向下的递归方法

coffeetea01·2024-02-03 13:33

三三木木七·2024-02-03 13:03

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)

亦世凡华、·2024-02-03 07:45

代码随想录算法训练营第24天 | 77. 组合

个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式棋盘问题：N皇后，解数独等等回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案77.组合回溯三部曲确定递归函数传入参数以及返回值确定终止条件确定单层递归逻辑一个

p_m_h·2024-02-03 07:20

BI - 决策树的使用及可视化

本文为「茶桁的AI秘籍-BI篇第10篇」文章目录可视化探索决策树原理决策树算法决策树可视化泰坦尼克海难数据Hi，你好。我是茶桁。

茶桁·2024-02-03 00:21

自动摘要抽取模型

决策树算法实现自动摘要决策树其实可以分为分类树和回归树两类，分类树是指输出每个样本的类别，而回归树则是值输出数值结果。

天禧68·2024-02-02 22:35

2019-12-04

那么可以把这个问题看做预测问题，也可以看做是分类问题，那么就引入了随机森林的概念，随机森林由多颗决策树组

Yanic·2024-02-02 21:41

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

数据挖掘——考试复习

Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树

hzx99·2024-02-02 11:02

JS浅拷贝和深拷贝

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：如果是单层对象，没问题，如果有多层就有问题）示例1constobj={name:'Jack',age:18}consto={...

qq_39196447·2024-02-02 11:19

决策树

决策树决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。

陨星落云·2024-02-02 09:44

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

js vue form表单层级过深，层级太深了，form检测不到form的变化

form表单层级过深，层级太深了，form检测不到form的变化，这个时候要么change事件里面强制更新dom触发（视图更新），要么再change事件里面对form表单绑定的数据进行拷贝this.addForm

不爱吃饭爱吃菜·2024-02-02 07:52

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:02

固态硬盘颗粒，让我们了解下SLC、MLC、TLC

首先了解下SSD的颗粒区别单层式存储（SLC）单层单元闪存俗称SLC，这种类型的闪存在读写数据时具有最为精确，并且还具有持续最长的数据读写寿命的优点。SL

ifanatic·2024-02-02 04:00

数组去重的方法

数组去重的六种方法数组去重的六种方法//双重for循环去重functionnoRepeat1(arr){//第一层for用来控制循环的次数for(vari=0;i//单层for循环去重functionnorepeat

樊小勇·2024-02-01 22:07

《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》

ASingleLayerofaGNN二、ClassicalGNNLayer1、GCN2、GraphSAGE3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers一、ASingleLayerofaGNN单层的神经网络包括两个部分

白色的生活·2024-02-01 15:50

故障诊断 | 一文解决，RF随机森林的故障诊断（Matlab）

它由多个决策树组成，每个决策树都独立地对数据进行训练，并且最终的预测结果是由所有决策树投票

机器学习之心·2024-02-01 14:59

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。（当p=0/1，即完全确定，此时熵最小，得0；p=0.5时，熵最大，得1）条件熵：，表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性。注：规定0log0=0。信息增益=类与特征的互信息=g(D,A)=H(D)-H(D|A)（D为数据集，A为特

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

在一线城市，想买套公寓，怕跌价怎么办

抛开户型等因素不说，住宅的单层户数比较少，居住环境相对简单。而公寓的一层里本身就有十户八户，又由于可以注册公司，搞不好你住在里面，隔壁还有人上班，来往人员繁杂，非常打扰。

彩皮·2024-02-01 09:16

【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断

主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树

科研工作站·2024-02-01 02:03

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

激活函数

——激活函数是为了增加整个网络的非线性能力（如果只能表达线性映射，即使有再多的隐藏层，整个网络和单层神经网络也是等价的），即表达能力和抽象能力，接在Batch-normalisation之后，即输入(-

Mr_Stark的小提莫·2024-01-31 07:22

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