C4.5决策树

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。
摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

随机森林

1.基本概念随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。
三块给你买麻糬_31c3·2023-12-17 07:31

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等
爱欲无极·2023-12-16 21:23

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。
此星光明·2023-12-16 18:45

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本
shi_jiaye·2023-12-16 17:42

03 第四章 2

定义：一颗[决策树]包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点：对应决策结果，即样本的label根+内部节点：对应一个分割[数据集]方法，根据该方法将节点对应的数据集划分到子节点中。
罐罐儿111·2023-12-16 16:07

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

2决策树（DecisionTrees）：决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过一系列的判断节点和叶节点来进行分类。决策树算法通常易于理解和解释，并
有Li·2023-12-16 11:43

【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。
runepic·2023-12-16 01:13

(详解)下载安装Graphviz+配置环境+解决报错+验证成功

如：在机器学习中可以利用Graphviz将测试的数据结构可视化,如画决策树时可以用Graphviz下面介绍一下如何安装配置Graphviz可以放心大胆下载安装，里边有卸载包，可以卸载干净。
青春之我_XP·2023-12-16 00:58

Course2-Week4-决策树

Course2-Week4-决策树文章目录Course2-Week4-决策树1.决策树的直观理解2.构建单个决策树2.1熵和信息增益2.2构建决策树——二元输入特征2.3构建决策树——多元输入特征2.4
虎慕·2023-12-16 00:28

十大机器学习算法

20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机k-近邻逻辑回归决策树
哦O·2023-12-15 23:32

spark java 决策树_决策树与随机森林及其在SparkMllib中的使用

一.概念决策树和随机森林：决策树和随机森林都是非线性有监督的分类模型。决策树是一种树形结构，树内部每个节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶子节点代表一个分类类别。
胡说先森·2023-12-15 19:27

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题 列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

决策树（DecisionT
小黄人软件·2023-12-15 19:50

三种决策树算法

ID3ID3算法在特征选择时，使用的指标是信息增益（InformationGain），信息增益是基于熵（entropy）的概念，熵是用来衡量数据集中的不确定性或纯度的一个指标。当熵值高时，数据集的不确定性大，反之亦然。信息增益的计算公式为：IG(D,A)=Entropy(D)−∑v∈Values(A)∣Dv∣∣D∣⋅Entropy(Dv)IG(D,A)=Entropy(D)-\sum_{v\inV
NLP_wendi·2023-12-15 15:14

机器学习初学-多种集成学习算法

■Bagging算法通常基于决策树算法基础之上，通过数据集的随机生成，训练出各种各样不同的树。而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。
O&REO·2023-12-15 13:26

机器学习决策树案例实战

一、引言决策树算法是机器学习领域的基石之一，其强大的数据分割能力让它在各种预测和分类问题中扮演着重要的角色。
!chen·2023-12-15 13:49

开箱即用的C++决策树简单实现

一个数据结构期末作业（有兴趣用的话可以高抬贵手star下⭐~）GitHub-mcxiaoxiao/c-Decision-tree:决策树c++简单实现c-Decision-tree附大作业/课设参考文档
O&REO·2023-12-15 13:48

决策树-多变量决策树

image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png
crishawy·2023-12-15 02:50

2023阿里智能互联算法工程师 机器学习一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐电话面，时长1.5h1.详细介绍实习项目2.介绍决策树和gbdt以及它们之间的关系决策树可以被看作是GBDT中的基本学习器之一。
深度之眼·2023-12-14 22:05

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）

在上一篇文章中，我们学习了决策树。机器学习算法(8)——决策树算法在本文中，
无水先生·2023-12-14 16:43

人工智能原理复习--机器学习

文章目录上一篇机器学习概述归纳(示例)学习ID3决策树算法K近邻算法下一篇上一篇人工智能原理复习–搜索策略（二）机器学习概述学习系统的基本结构：环境学习知识库执行环境向系统的学习部分提供某些信息学习利用这些信息修改数据库
ˇasushiro·2023-12-14 13:56

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。CART方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征
此星光明·2023-12-14 13:42

《机器学习》--决策树（上）

一、决策树的基本概念决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法。决策树是基于树结构来进行决策的。
汪汪军师·2023-12-06 18:56

决策树 C4.5算法

C4.5算法C4.5算法C4.5算法是Ross对ID3算法的改进用信息增益率来选择属性。
小小程序○·2023-12-06 15:53

决策树 ID3 算法

ID3算法ID3算法ID3算法最早是由罗斯昆(J.RossQuinlan)于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。
小小程序○·2023-12-06 15:53

分类树模型的特征选择

对于决策树模型（包括基于决策树的RF和GBDT），都有如下函数：dt=DecisionTreeClassifier()dt.feature_importances_feature_importances
王金松·2023-12-06 11:06

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

机器学习及建模分类方法总结

1决策树：决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序
vegene·2023-12-06 10:56

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

一文讲透Python机器学习决策树算法的基本概念与原理

1.决策树算法的基本特点与优势决策树算法是一种有监督、非参数、简单、高效的机器学习算法。
数据科学作家·2023-12-05 20:15

决策树 算法原理

决策树算法原理决策树的原理决策树:从训练数据中学习得出一个树状结构的模型决策树属于判别模型决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。
小小程序○·2023-12-05 10:59

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

决策树详解（一）

1.决策树的概念决策树算法以树状结构表示数据分类的结果，每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支；决策树的元素有：根节点、非叶子节点、分支、叶节点四种元素，其代表的含义如下图所示;决策树的工作分为两个阶段
晓晓晓的打工日记·2023-12-04 15:37

决策树详解

决策树详解决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过一系列规则对数据进行分割，以达到最佳的分类效果。
h52013141·2023-12-04 15:33

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

西瓜书-第1章-绪论

符号学习：如决策树，能产生明确的概念表示。连接学习：如神经网络（包括深度学习）产生的是“黑箱”模型。统计学习：包括“支持向量机”和“核方法”。
路飞的纯白世界·2023-12-04 04:14

西瓜书-第1章-绪论笔记

有的文献用“模型”指全局性结果（例如一颗决策树），用“模式‘指局部性结果（例如一条规则）基本术语数据集、训练集、测试集；监督学习·····等等机器学习的目标是使学得的模型能很好的适用于新样本，即泛化能力
一燊芊芊·2023-12-04 04:43

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine
LeapMay·2023-12-03 08:19

【python入门机器学习】随机森林

1、随机森林随机森林就是由多个决策树组成的集成学习方法，每个决策树都进行独立训练，训练数据都是从原始数据中进行有放回的（Out-of-Bag）随机抽样而来，这样可以使得每个决策树的训练数据不完全相同，从而增加了模型的多样性
敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4图例说明3、决策树回归
JJxiao24·2023-12-03 02:47

StatQuest学习笔记20——随机森林

决策树的局限随机森林（RandomForests）来源于决策树，因此如果不了解决策树的话，可以看上一篇笔记，决策树如下所示：image决策树很容易构建，也很好用，也很好题解。
backup备份·2023-12-02 22:18

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

树模型：决策树：通过树的节点分
XF鸭·2023-12-02 21:50

[机器学习]决策树(decision tree)--6.基尼指数

CART决策树使用基尼指数来选择划分属性。CART是ClassificationandRegressionTree的简称，这是一种著名的决策树学习算法，分类和回归任务都可用。分类树：基尼指数最小准则。
checurry·2023-12-02 19:38

数学建模-基于BL回归模型和决策树模型对早产危险因素的探究和预测

整体求解过程概述(摘要)  近年来，全球早产率总体呈上升趋势，在我国，早产儿以每年20万的数目逐年递增，目前早产已经成为重大的公共卫生问题之一。据研究,早产是威胁胎儿及新生儿健康的重要因素，可能会造成死亡或智力体力缺陷，因此研究早产的影响因素，建立预测早产的模型就显得极为重要。我们以问卷、面对面访谈的方式，收录了湖南省妇幼保健院2013年5月13日-2019年12月31日妊娠8-14周且接受首次产
数模竞赛Paid answer·2023-12-02 11:12

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他