回归决策树

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART

彬彬侠·2025-03-11 11:52

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。

songyuc·2025-03-11 11:21

Web UI自动化测试--元素操作

一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作，执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作，提高测试效率ui自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少

每天早睡·2025-03-11 08:54

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)

weixin_26746401·2025-03-10 13:34

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

Linux驱动开发(1.基础创建)

序言：从高层逻辑到底层硬件的回归在当今的软件开发中，我们习惯于用高级语言构建抽象层——通过框架、库和云服务快速实现功能。

Th!nker·2025-03-10 02:17

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

【黑盒测试与白盒测试】

特点：以用户视角测试：模拟真实用户操作不依赖代码实现：适用于需求验证覆盖功能场景：包括正常/异常输入、边界值等常用测试类型：功能测试回归测试兼容性测试性能测试典型示例：登录功能测试输入正确用户名和密码→

CircuitWizard·2025-03-09 13:25

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式：当y=1时，损失函数等于y_hat的负对数，即越接近1，损失越小；越

秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归*

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

（如果内容有错误，欢迎大家批评指正）1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

基本逻辑（1）使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5，并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

写在前面：我们做的事情：我们的目的是要得到一个好的模型，这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据，这批数据有x和准确的y，我们让x通过模型得到预测的y，让预测的y与准确的y去计算差距loss，根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

自然语言处理（NLP）领域大语言模型学习目录大全

GenerativePre-trainedTransformer1）模型GPT-1（GenerativePre-trainedTransformer1）是OpenAI在2018年6月提出的第一代GPT模型，也是第一个基于Transformer结构的自回归

彬彬侠·2025-03-08 13:45

解决方案｜回归医院运营管理本质，从建立指标体系出发

医疗行业一直是一个备受关注的领域，尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入，医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上，大数据和数字化技术将再次成为热点议题，这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。在这个背景下，我们需要思考如何充分利用数字化技术和大数据，为医疗行业的发展注入新的活力，并为人类的健康保障提供更好的保障。最近几年，随着

·2025-03-08 06:52

第0节机器学习与深度学习介绍

利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树

汉堡go·2025-03-08 01:34

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump

AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4

Mr终游·2025-03-08 00:21

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。

漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

决策树 vs 神经网络：何时使用？

目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。

冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归

飞300·2025-03-07 10:59

AdaBoost算法

目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器

Mr终游·2025-03-07 09:07

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。

知来者逆·2025-03-07 00:39

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》

▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻

庸俗今天不摸鱼·2025-03-06 21:11

【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:59

Python 机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明

的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征（ROC）与AUC3、多分类指标4、回归指标

仙魁XAN·2025-03-06 18:38

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport

何仙鸟·2025-03-06 16:24

软件工程---软件测试

软件测试分类软件测试可以按照多个维度进行分类，最常见的分类方式有以下几种：按测试阶段分：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试按测试目的分：功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试按测试覆盖范围分：回归测试

Dragonlongbo·2025-03-06 13:29

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss

一元钱面包·2025-03-06 12:15

数据挖掘校招面经二

得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。

Y1nhl·2025-03-06 02:54

搜广推校招面经二十八

Y1nhl·2025-03-06 01:15

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理：系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于Dj

源码空间站11·2025-03-06 00:40

机器学习之学习笔记

2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法（KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树

孤城laugh·2025-03-06 00:39

金属玻璃拼接设计，iPhone 17重回经典，致敬苹果5

一、设计变革：回归与创新（一）经典拼接设计的重现苹果曾在iPhone5和iPhone5S上采用三段式

佳晓晓·2025-03-05 12:54

深入探索Python机器学习算法：模型评估

机器学习算法：模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法：模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标

数据攻城小狮子·2025-03-04 20:53

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

MLP是监督学习的模型，常用于分类和回归问题。组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

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