单层决策树

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

目录一、Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT
数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

Python学习03—Python语法元素分析

1.2缩进缩进是一行代码开始前的空白区域，它用来表达程序的格式框架，有单层缩进与多层缩进两种情况。缩进表达程序的格式框架，在Python缩进的格式是严格明确的，它也是语法的一部分。
小记专家·2024-01-24 21:42

【每日一题】最长交替子数组

文章目录Tag题目来源解题思路方法一：双层循环方法二：单层循环写在最后Tag【双层循环】【单层循环】【数组】【2024-01-23】题目来源2765.最长交替子数组解题思路两个方法，一个是双层循环，一个是单层循环
wang_nn·2024-01-24 18:12

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

随机森林（Random Forest）

随机森林随机森林是决策树的升级版随机指树的生长过程随机。构建决策树时，从训练数据中有放回地选取一部分样本，且随机选取部分特征进行训练。
Sanchez·J·2024-01-24 18:12

决策树（Python）

决策树（DecisionTree）为达到目标，根据一定的条件进行选择的过程，就是决策树，常用于分类构成元素是结点和边结点：根据样本的特征作出判断，根节点、叶节点。边：指示方向。
Sanchez·J·2024-01-24 18:11

threejs创建模型，并保存本地-带钻孔角度的模型生成

提取钻孔数据（方向角和深度，以及层高）根据方位角计算空间点位，获取到空间线数据将线数据根据层高等分，获取到单层的曲线数据将单层曲线拟合成柱体根据层信息绘制贴图
瘦猴打羽毛球·2024-01-24 17:51

机器学习入门基础-决策树

九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(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
风度78·2024-01-24 16:24

ID3决策树的建模流程

下面以一个简单的数据集，包括了天气、温度、湿度三个特征，以及是否出门的目标变量，来演示ID3决策树的建模流程。
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

C4.5决策树的基本建模流程

C4.5决策树的基本建模流程作为ID3算法的升级版，C4.5在三个方面对ID3进行了优化：（1）它引入了信息值（informationvalue）的概念来修正信息熵的计算结果，以抑制ID3更偏向于选择具有更多分类水平的列进行展开的情况
今天也要加油丫·2024-01-24 11:09

ID3, C4.5和CART的异同点

ID3,C4.5和CART都是决策树算法，它们在数据挖掘和机器学习中被广泛应用。下面是它们的一些异同点：相同点：都是用于构建决策树的算法，可以用于分类和回归问题。
今天也要加油丫·2024-01-24 11:35

机器学习整理

有监督学习：从有标记的样本中学习，如决策树。无监督学习：从不含标记的样本中学习，如K均值算法。性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，
Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

【单层感知器】花语神经网络的原理解析

神经网络感知器（Perceptron）是神经网络中最基础的单元，它的工作原理可以用一个通俗的比喻来解释。假设有一个花园，花园里有各种各样的花，我们要通过花的特征来识别不同的花种。神经网络感知器就像是一个智能的花匠，它能够根据花的特征进行分类和识别。感知器的输入就像是花的特征，比如颜色、形状、大小等等。这些特征被输入到感知器中，感知器会根据这些特征做出决策，判断这个花属于哪一类。感知器内部有一组权重
德天老师·2024-01-24 08:32

day28 复原IP地址 子集 子集Ⅱ

分割给定一个只包含数字的字符串，返回所有可能的有效IP地址回溯回溯三部曲：1）参数和返回值2）终止条件3）单层搜索逻辑代码classSolution{public:boolisvalid(string&
人来茶热·2024-01-24 03:48

day27 组合总和 组合总和Ⅱ 分割回文串

1：39组合总和题目链接：39组合总和题意找出无重复元素的正整数数组candidates中元素和为目标数target的所有不同组合，同一个数字可重复选取回溯回溯三部曲：1）参数和返回值2）终止条件3）单层搜索逻辑代码
人来茶热·2024-01-24 03:48

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

Unity 桥接模式（实例详解）

文章目录示例1：角色与装备系统示例2：UI控件库示例3：渲染引擎模块示例4：AI决策树算法示例5：物理模拟引擎在Unity游戏开发中，桥接模式（BridgePattern）是一种设计模式，它用于将抽象部分与其实现部分分离
极致人生-010·2024-01-23 21:12

决策树的基本构建流程

决策树的基本构建流程决策树的本质是挖掘有效的分类规则，然后以树的形式呈现。这里有两个重点：有效的分类规则；树的形式。
今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

随机森林中每个树模型分裂时的特征选取方式

具体来说，对于每个决策树，在每个节点的分裂过程中，随机森林算法会从原始特征集合中随机选择一个特征子集，然后从该子集中选取最优的分裂特征。
今天也要加油丫·2024-01-23 07:31

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh
柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

数据库：园林题库软件（《城市绿地设计规范》答题卷三 ）

屋面坡度小于等于15°的单层或多层建筑宜采用屋顶绿化。公园绿地应避免地下空间的过度开发，为雨水回补地下水提供渗透路径。3、城市绿地不宜设置围墙，可因地制宜选择沟渠、
当 年 明 月·2024-01-23 03:12

2024年美国大学生数学建模思路 - 案例：ID3-决策树分类算法

文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法
m0_71450098·2024-01-23 03:02

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机
励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。
uncle_ll·2024-01-22 13:45

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于决策树/随机森林的预测和分类系统：这些算法直观且容易理解，具备良好的解释性，很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如，预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k
@斯里·2024-01-22 06:38

day22 二叉搜索树的最近公共祖先 二叉搜索树中的插入操作 删除二叉搜索树中的节点

235二叉搜索树的最近公共祖先题意找出二叉搜索树中两个指定节点的最近公共祖先二叉搜索树中节点各不相同，且两个指定的节点均存在与二叉搜索树中，也不同递归递归三部曲：1）递归函数的参数和返回值2）终止条件3）单层递归逻辑使用二叉搜索树的性质
人来茶热·2024-01-22 05:28

day23 修剪二叉搜索树 将有序数组转换为二叉搜索树 将二叉搜索树转换为累加树

题目1：669修剪二叉搜索树题目链接：669修剪二叉搜索树题意将二叉搜索树的节点值修剪到[low,high]这个范围内递归递归三部曲：1）递归函数的参数和返回值2）终止条件3）单层递归逻辑代码/***Definitionforabinarytreenode
人来茶热·2024-01-22 05:28

day24 回溯算法 组合

题目1：77组合题目链接：77组合题意返回[1,n]中k个数的组合元素不可以重复使用回溯回溯三部曲1）参数和返回值voidnk2）终止条件叶子节点的大小为2终止，放到数组中3）单层递归逻辑代码大致流程代码
人来茶热·2024-01-22 05:28

day16 二叉树的最大深度 n叉树的最大深度 二叉树的最小深度 完全二叉树的节点数

返回其最大深度（从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数）递归根节点的的高度就是二叉树的最大深度所以使用后序遍历求最大高度的方式求出最大深度递归三部曲1）确定递归函数的参数和返回值2）确定终止条件3）确定单层递归的逻辑代码
人来茶热·2024-01-22 05:58

day25 组合总和Ⅲ 电话号码的字母组合

遍题目中有两个限制条件：1）k个数2）k个数的和为n所以最终满足条件一个的组合一定要先判断是k个数，然后再计算这k个数的和为n，只有这样才是回溯回溯三部曲：1）参数和返回值2）终止条件叶子节点和为n的k个数放入数组中3）单层递归逻辑
人来茶热·2024-01-22 05:25

【机器学习实战】决策树

算法思路在构造决策树时，第一个需要解决的问题就是，如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用，或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。
吵吵人·2024-01-21 23:58

安全返美注意事项

戴正常的医用口罩即可，单层双层都可以（双层的话把防护性较高的戴在里面）如果打喷嚏口罩潮湿了就及时更换新的，正常情
明亮亮·2024-01-21 23:01

多层感知机

因为单层感知机无法解决XOR问题，单层感知机只能做线性平面什么是多层感知机我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。
良子c·2024-01-21 22:18

认识二叉树

王有志，一个分享硬核Java技术的互金摸鱼侠加入Java人的提桶跑路群：共同富裕的Java人今天我们要学习的是你编程生涯中不可避免的话题–树，无论是二分搜索树，红黑树，B+树，还是机器学习中的决策树和随机森林
技术范王有志·2024-01-21 20:05

国科大机器学习期末复习题库

单选题SVM的原理可简单描述为：最大间隔分类；SVM的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述
真·skysys·2024-01-21 10:22

机器学习-决策树-异常检测-主成分分析

决策树（DecisionTree）一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点
小旺不正经·2024-01-21 08:02

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为2多层感知机中隐藏层和输出层都是全连接隐藏层的输出(也叫隐藏层变量或隐藏变量)隐藏层单元个数≠隐藏层变量个数将隐藏层的输出作为输出层的输入，联立后得到的式子依然从形式上等价于一个单层神经网络原因
大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54

经典分类CNN模型系列其一：Alexnet

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。
manofmountain·2024-01-21 04:51

treePlotter模块

第一步：新建一个python包，在__init__文件中键入以下代码：#_*_coding:UTF-8_*_importmatplotlib.pyplotasplt"""绘决策树的函数"""decisionNode
Lilian1002·2024-01-21 02:16

基于ORB算法的图像匹配

基础理论2006年Rosten和Drummond提出一种使用决策树学习方法加速的角点检测算法，即FAST算法，该算法认为若某点像素值与其周围某邻域内一定数量的点的像素值相差较大，则该像素可能是角点。
会的东西有点杂·2024-01-21 02:45

机器学习-决策树

决策树1、概述决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
alstonlou·2024-01-21 02:47

【导航】繁星学习随想录

导航：繁星学习随想录一、编程启示录01数据结构漫谈序号博文名称/链接01扁扁笨算法-AVL树的插入与删除02扁扁笨算法-B树的插入与删除02概念小扫盲序号博文名称/链接01简单理解决策树_如何理解决策树的生长过程
繁星依月·2024-01-21 00:25

算法训练 day21 | 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 701.二叉搜索树中的插入操作 450.删除二叉搜索树中的节点

递归1、确定递归函数的返回值和参数返回值是最近公共祖先，传入参数是当前节点、q、p节点；2、确定终止条件遇到空则返回；3、确定单层递归逻辑当前节点值大于p和q的值向左遍历，当前节点值小于p和q
qq_41943352·2024-01-20 17:03

算法训练 day23 | 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树

3、确定单层递归逻辑采取中序遍历，如果当前节点的值小于low，那么应该递归右子树，并返回该右子树头结点的值让上一层递归接住，相应的
qq_41943352·2024-01-20 17:28

决策树在商业保险中的应用

决策树在商业保险中的应用决策树在商业保险中的应用⼀、业务背景二、数据探索性分析2.1、导入数据和安装包2.2了解数据特征的分布情况2.3了解数据特征与标签之间的相关性强弱三、数据清洗3.1删除不需要的列
哆啦A梦呀·2024-01-20 17:23

机器学习实验||分类机器学习建模分析

降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序、运行结果）一个分类器只能使用一列lable使用scikit-learn建立决策树为葡萄酒数据集构造分类器
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

疾病建模预测

应用疾病数据建模预测分析，用了逻辑回归和决策树去建模，以准确率和auc值为评价指标。
圆周率的后六位·2024-01-20 12:35

回溯算法篇-00：解题思路与框架

什么是回溯算法回溯算法本质上是一种暴力穷举算法，解决一个回溯问题，实际上就是遍历一棵决策树的过程，树的每个叶子节点存放着一个合法答案。
爬楼梯的猫·2024-01-20 11:21
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