单层决策树第9页

面试必备！七大分类算法模型最全总结，内容太通透了！

文章目录逻辑回归核心公式优点缺点适用场景一个核心案例代码决策树核心步骤优点缺点适用场景一个核

Python数据挖掘·2024-01-16 22:33

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

比如在进行随机森林分类时，每个决策树会生成一个类别，通过投票选择票数最多的类别作为最终分类。除了最终分类结果，其他类别的概率是多少？我们不得而知。

_养乐多_·2024-01-16 21:23

2019-04-10

还可以根据这个属性的重要程度来评估是否需要去除，而属性的重要程度可以采用决策树来评估，凡不在决策树上的属性都可以尝试去除。二、样本规约去除冗余抽样有回放抽样，这种抽样方式使得相

AliceGYY·2024-01-16 21:22

R语言构建决策树模型（decision tree）并可视化决策树：自定义函数计算对数似然、自定义函数计算模型的分类效能（accuray、F1、偏差Deviance）、使用pander包美化界面输出内容

R语言构建决策树模型（decisiontree）并可视化决策树：自定义函数计算对数似然、自定义函数计算模型的分类效能（accuray、F1、偏差Deviance）、使用pander包美化界面输出内容目录

statistics.insight·2024-01-16 17:51

2018-10-17 自动化测试基础

自动化测试简介传统自动化测试：基于产品UI层的自动化测试，它是将黑盒功能测试转化为由程序或工具执行得一种自动化测试分层自动化测试：应该有更多低级别的单元测试，而不仅仅是基于产品UI层的测试倡导从黑盒(UI)单层到黑白盒多层自动化测试体系

初见_0308·2024-01-16 12:10

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。

处女座_三月·2024-01-16 11:05

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。

草明·2024-01-16 11:02

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

我提的问题是：“我使用单层GRU训练minist数据集时，准确率一直处于下图的状态是为什么？什么原因引起的？”这种debug就比较难受，因为程序是能跑的，任何“error”都没有出。

wo~he!·2024-01-16 10:58

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种最新的基于决策树集成学习算法，它结合了BoostedTrees算法和GradientBoosting框架的优势，并引入了一种全新的优化策略

appron·2024-01-16 07:52

机器学习-集成学习XGBoost

在本文中，我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

梯度提升是一种集成学习技术，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强学习器。XGBoost在梯度提升算法的基础上引入了一些创新，使其在性能上更为优越。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 06:44

数据挖掘|决策树算法以及相关算法实现和例题讲解

出处来源：分类问题：决策树+ID3算法+C4.5算法+考试例题讲解_哔哩哔哩_bilibili资料整理：链接：https://pan.baidu.com/s/1q786VaYJ9-1G7ZdfC6KL7A

封印师请假去地球钓鱼·2024-01-16 05:40

代码随想录算法训练营Day21| 93.复原IP地址、78.子集、90.子集||

单层循环完，要记得回溯！classSolution{Listres=newArrayList();pu

一个想打拳的程序员·2024-01-16 05:41

机器学习实验四：决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及模型准确率）

决策树-隐形眼镜分类（计算信息增益和信息熵以及准确率）Title:使用决策树预测隐形眼镜类型#Description:隐形眼镜数据是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型

Blossom i·2024-01-16 02:41

【机器学习】机器学习上机作业决策上述算法

利用所学知识，使用决策树实现Iris鸢尾花数据集分类任务。

yuzhangfeng·2024-01-15 19:01

代码随想录算法训练营第二十三天| 回溯 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II

然后验证一下第四段是否合法，如果合法就加入到结果集里单层搜索的逻辑：在for(inti=s

DLJJJJ·2024-01-15 15:02

代码随想录算法训练营第二十四天| 回溯 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列 II

递归终止条件：由N叉树可以看出，当子集内个数大于1的时候便可以收获结果单层搜索的逻辑：在同一树层中，不需要重复读取相同的树，需要对其

DLJJJJ·2024-01-15 15:02

2023虎扑高校排名公布！

Datawhale分享来源：虎扑、双一流高教、募格学术等高校排名榜大家应该都很常见吧，每一年，泰晤士排名、US排名、软科排名.....各类榜单层出不穷，根据各自的算法指数给高校排个高低，供学子们参考。

Datawhale·2024-01-15 11:16

感知机（二分类模型）

单层感知机不能拟合XOR函数3.损

姓蔡小朋友·2024-01-15 07:49

集成学习入门 - 1 混合训练数据

决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX

薛东弗斯·2024-01-15 06:06

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

单层神经网络多个单个神经元组成单层神经网络。矩阵表示多层

N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

回溯算法详解

回溯算法框架,相当于一颗树(决策树),每个节点对应一个选择(合理答案),记录路径选择列表(当前可以做的选择)路径(已经做出的选择)结束条件(无法再做选择的条件)result=[]defbacktrack

困兽犹斗z·2024-01-14 21:59

史诗级长文--朴素贝叶斯

该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

SQingL·2024-01-14 18:38

史诗级长文--决策树

决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

SQingL·2024-01-14 18:08

【算法笔记】回溯专题

在不剪枝的情况下，通过选择和撤销，回溯法（或者说其实就是dfs）可以遍历决策树的全部节点，因为很适合做一些枚举全部可能解的工作。

_六六_·2024-01-14 14:58

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

1.理解回归树和模型树决策树用于数值预测：回归树：基于到达叶节点的案例的平均值做出预测，没有使用线性回归的方法。模型树：在每个叶节点，根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

工智能基础知识总结--决策树

什么是决策树决策树表示基于特征对实例进行分类的树形结构，从给定的训练数据集中，递归选择最优划分特征，依据此特征对训练数据集进行划分，直到结点符合停止条件。

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

代码随想录算法训练营第二十五天|216.组合总和III|17.电话号码的字母组合

2.确定终止条件，当k符合并且sum_和n想等，则说明path符合要求3.单层递归逻辑，由于不能有重复值，所以i+1，避免重复。

igang of rebirth·2024-01-14 00:00

代码随想录算法训练营第二十五天 | 216.组合总和III、17.电话号码的字母组合

思路：参数：n,k返回：列表终止条件：设置一个原始列表，包含所有的数字，当这个列表的个数小于k，返回result单层递归逻辑：for循环对于for循环中取值的优化还是有点懵。代码：classSolut

阿月1212·2024-01-14 00:28

CSS盒子模型——渐变问题（边框&背景）

目录一、边框渐变色1、采用border-image（linear-gradient）设置边框颜色渐变实例2、采用叠加方法设置边框颜色渐变实例3、采用单层元素、background-clip、background-origin

非早起选手·2024-01-13 16:09

数据分析

数据分析方法现状分析(对比法:对比分析法、平均分析法、综合评价分析法...)原因分析(细分法:分组分析法、结构分析法、交叉分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法、矩阵关联分析法...)预测分析(预测法:回归分析、决策树

水调歌头_f072·2024-01-13 16:51

代码随想录算法训练营 day25| 216.组合总和III 、17.电话号码的字母组合

目录一、（leetcode216）组合总和III思路1）确定递归函数参数2）确定终止条件3）单层搜索过程4）完整代码5）剪枝二、（leetcode17）电话号码的字母组合1.数字和字母如何映射2.回溯法来解决

weixin_42179093·2024-01-13 16:21

代码随想录Day 17 | 110 平衡二叉树 257 二叉树的所有路径 404 左叶子之和

高度判断是否平衡|LeetCode：110.平衡二叉树状态左右子树的高度差不大于1，高度就采用后序遍历，同样使用递归的解法终止条件：当前节点为空时就返回0函数参数：树的所有节点，返回值树的高度或者失效标记单层递归功能函数

sRiddle·2024-01-13 14:13

机器学习-决策树

1、什么是决策树？一种描述概念空间的有效的归纳推理办法。基于决策树的学习方法可以进行不相关的多概念学习，具有简单快捷的优势，已经在各个领域取得广泛应用。

有语忆语·2024-01-13 07:10

概率论——成甲《好好学习》

2.决策树：决策树上每一个分支的概率，不是“乱猜”的，而是根据身边的类似情况来进行

小丫妈妈悠然·2024-01-13 05:13

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

前置知识点：数据的处理与清洗交叉验证网格搜索1.数据处理：查看数据信息：data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

1.分类决策树基本特征：每个叶子节点是一个决策分类，比如买这件商品或者不买；比如去A商场还是B、C商场。每个中间节点是一个特征的判断。分裂决策：信息增益。

Caucher·2024-01-13 02:11

最全总结！一篇文章带你学会回溯算法

抽象地说，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。你把整棵树遍历一遍，把叶子节点上的答案都收集起来，就能得到所有的合法答案。

Sloent·2024-01-12 22:16

分类算法入门：决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4

theskylife·2024-01-12 20:01

day14 二叉树的遍历递归遍历迭代遍历统一遍历

题目1：递归遍历题目链接1：144二叉树的前序遍历题意根据二叉树的根节点root，返回它的前序遍历递归法前序遍历：中左右递归三部曲1)确定递归函数的参数和返回值2）确定终止条件3）确定单层递归逻辑伪代码代码

人来茶热·2024-01-12 16:16

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

决策树（公式推导+举例应用）

文章目录引言决策树学习基本思路划分选择信息熵信息增益增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝（逐步构建决策树）后剪枝（先构建决策树再剪枝）连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理结论实验分析引言随着信息时代的发展

Nie同学·2024-01-12 14:56

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。

大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

机器学习-0基础

载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法NB决策树

猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。

精英的英·2024-01-12 08:56

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等