C4.5决策树

【剽悍一只猫的剽悍行动营】心目中的榜样（一）

有两位老铁不约而同地提到同一人，查理•芒格3排乌云老铁：他总是自觉地从决策树的角度思考问题，并
财务自由的社群运营人苏宝·2023-09-28 03:29

朴素贝叶斯分类（上）：数据挖掘十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树（下）：泰坦尼克号乘客的生存预测》，相信大家对决策树（下）都有一个基本的认识。下面我讲一下：朴素贝叶
秋无之地·2023-09-28 02:09

学习笔记171-决策树

[打卡日期]：2019/06/24[累计坚持]：这是我坚持学习的第171天️[学习内容]：决策树图片发自App[学习笔记]：前人的思考，我们的阶梯，欢迎收听刘润5分钟商学院。这一单元，我们开始讲决策。
洋芋g·2023-09-28 00:47

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化...

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频如果能提前准确预测这些信息，
拓端研究室TRL·2023-09-27 22:27

【机器学习】随机森林（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树，每一步用变量的一个随机子集（列的随机子集）创建不断重复上述两个过程bagging：bootstrapping
小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

美丽的图论

从大脑中的神经元结构到机器学习中的决策树和计算机科学中的二叉搜索树。更不用说你的亲人为之自豪的传统家谱了！图论中的树有许多应用：Pixabay|Wikimed
丁丁猫 Codeye·2023-09-27 18:39

xgboost

树模型https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9324684.html残差模型，贪心算法，树的分裂类似决策树（信息增益，熵）缺点：树表达的是离散的，比较难表达连续型的lr，xgboost
泓礼·2023-09-27 11:43

SVM发展历史、现状、未来趋势

2、现状理论改进：模糊支持向量机最小二乘支持向量机加权支持向量机主动学习的支持向量机粗糙集与支持向量机的结合基于决策树的支持
席八·2023-09-27 09:46

深度学习理论

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
Alec-Wong·2023-09-27 00:03

数据分析方法-决策树

大家好，这篇文章我们探讨下，决策树算法的相关的知识，决策树是一种分类算法，现在也可以应用与回归，决策树算法的实现有很多种，你可以写Python代码，也可以调用现成的sklearn包实现！
洛水青柳2017·2023-09-26 19:31

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

决策树（DecisionTree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（S
傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

【python】蜜蜂算法优化决策树回归的超参数

蜜蜂算法介绍蜜蜂算法是一种基于蜜蜂的群体行为模拟的解优算法。其灵感来源于蜜蜂在寻找食物、建筑巢穴等任务中的群体行为。蜜蜂算法通过对这种行为的模拟来实现搜索空间中最优解的寻找。蜜蜂算法的基本思想是，将参数空间视为蜂巢，并在参数空间中展开搜索，将搜索任务分配给一群“蜜蜂”。每个“蜜蜂”在搜索空间中进行搜索，并与其他蜜蜂共享其搜索结果。通过某些操作，蜜蜂会找到最优解并返回给算法，最终获得全局最优解。蜜蜂
傻傻虎虎·2023-09-26 09:17

机器学习-----朴素贝叶斯

贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4朴素贝叶斯分类函数5使用朴素贝叶斯进行交叉验证四总结一、基本概念1.简介最为广泛的两种分类模型是决策树模型
cos six·2023-09-25 15:06

机器学习（19）---XGBoost入门

XGBoost库1.2XGBoost的三大板块二、集成算法及重要参数2.1概述2.2XGBoost的简单建模2.3n_estimators学习曲线2.4方差与泛化误差2.5重要参数subsample2.6迭代决策树
冒冒菜菜·2023-09-25 15:35

03-决策树（cart）

在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。
kang_james·2023-09-25 10:55

用Python机器学习模型预测世界杯结果靠谱吗？

看到kaggle、medium上有不少人用球队的历史数据来进行建模预测，比如用到泊松分布、决策树、逻辑回归等算法，很大程度上能反映强者恒强的现象，比如巴西、英格兰等大概率能进8强，就像高考模拟考试成绩越好
python大数据分析·2023-09-25 10:28

决策树-红酒数据

导入sklearn的决策树、红酒数据集、训练测试切分模块，以及画图的pandas模块importpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
colorful_stars·2023-09-25 04:56

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供
·2023-09-24 22:46

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

决策树学习中的正则化的极大似然函数

正则化和极大似然函数决策树学习中的损失函数通常是正则化的极大似然函数，这是因为决策树是一种监督学习算法，旨在从训练数据中学习出一个决策树模型，以便进行分类或回归任务。
Chen_Chance·2023-09-24 15:26

第74步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-2（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上一期，我们讲了多步滚动预测的第一种策略：对于重复的预测值，取平均处理。例如，（1,2,3）预测出3.9和4.5，（2,3,4）预测出5.2和6.3，那么拼起来的结果就是3.9,（4.5+5.2）/2,6.3。这一期，我们来介绍第二种策略：删除一半的输入数据集。例如，4,5由（1,2,3）预测，6,7由（3,4,5）预测，删掉输入数据（2,3,4）。2、多
Jet4505·2023-09-24 14:12

第73步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-1（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上一期，我们讲了单步滚动预测，一次只预测一个值。既然有单步，有没有多步呢？那肯定有，这一期来介绍多步滚动预测。然而，多步滚动模型也可以有不同的步骤，我会一一介绍。2、多步滚动预测vol-1顾名思义，多步滚动预测就是使用前n个数值去预测下m个数值。假设，n=3，m=2，那么，之前举的例子就变成：使用三个数据点（1,2,3）来预测第4个和第5个数据点（4，5）
Jet4505·2023-09-24 14:11

第75步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-3（以决策树回归为例）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上两期，我们讲了多步滚动预测的第两种策略：对于重复的预测值，取平均处理。例如，（1,2,3）预测出3.9和4.5，（2,3,4）预测出5.2和6.3，那么拼起来的结果就是3.9,（4.5+5.2）/2,6.3。删除一半的输入数据集。例如，4,5由（1,2,3）预测，6,7由（3,4,5）预测，删掉输入数据（2,3,4）。没想到吧，还会有第三期。也是我突然记
Jet4505·2023-09-24 14:08

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第四章决策树

1、算法原理从逻辑角度，一堆ifelse语句的组合从集合角度，根据某种准则划分特征空间最终目的：将样本越分越“纯”决策树是基于树结构来进行决策的例如，我们对“这是好瓜吗？”
Unicorn婧·2023-09-24 04:32

李航老师《统计学习方法》第五章阅读笔记

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。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。
Chen_Chance·2023-09-24 00:50

数据挖掘 第四章 分类：基本概念、决策树与模型分析

分类任务就是确定对象属于那个与定义的目标类4.1预备知识4.1.1分类与回归分类任务的输入数据时记录的集合。每条记录也称实例，用元组（x,y）表示，其中x是属性的集合，而y是一个特殊的属性，指出实例的类标号。属性主要是离散的，但可以是连续的。但类标号必须是离散的，这是区别分类与回归的关键特性。回归是一种预测建模任务，其中y属性是连续的。4.1.2分类定义分类：分类任务就是通过学习得到一个目标函数f
啦啦啦_9a5f·2023-09-23 15:10

《机器学习实战》笔记

机器学习实战》笔记一：K近邻KNNK近邻算法概述：工作原理，一般流程；KNN示例：加载数据，分析数据，数据归一化，定义KNN算法，划分数据集，训练测试，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二：决策树决策树构造
你欲何为R·2023-09-23 14:09

风控蓝宝书《消费信用模型 定价、利润与组合》笔记

风控蓝宝书（一）：消费信用和信用评分简介违约信用评分的历史背景：申请评分和行为评分；贷款机构的目标；贷款决策的建模工具：消费信贷决策树；额度调整决策树；策略树；概率、比率、分数：概率和比率；贝叶斯公式；
你欲何为R·2023-09-23 14:08

[决策规划算法]自动驾驶中的行为决策

文章目录前言一、有限状态机二、决策树三、基于知识的推理决策四、基于价值的决策模型前言在多智能体决策的复杂环境中（存在感知不确定性情况下）进行规划这一问题一直是L4、L5级自动驾驶技术的核心瓶颈之一。
Travis.X·2023-09-23 03:21

六、决策树算法(DT，DecisionTreeClassifier)（有监督学习）

决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是创建一个模型，通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是一个片断常数近似值。
beyond谚语·2023-09-22 18:11

神经网络案例分析

类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用
spssau·2023-09-22 15:57

二十五.决策树之CART决策树的原理和sklearn实现

数据集对于某个特征的基尼系数(3)连续值特征处理(4)离散值特征处理(5)缺失值的处理(6)CART分类树流程4.CART回归树(1)连续值的处理(2)预测值(叶节点)的输出不同5.sklearn实现CART决策树
stackooooover·2023-09-22 08:09

机器学习大作业--Python城市空气质量的分析与预测

需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测:本文针对江西省南昌市
黎明的前夜·2023-09-22 06:02

机器学习-决策树

机器学习之决策树概念决策树(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，是直观运用概率分析的一种图解法
时光偷走初心-·2023-09-21 18:55

【机器学习】 - 作业1: 基于决策树的英雄联盟游戏胜负预测

课程链接:清华大学驭风计划代码仓库：Victor94-king/MachineLearning:MachineLearningbasicintroduction(github.com)驭风计划是由清华大学老师教授的，其分为四门课，包括:机器学习(张敏教授)，深度学习(胡晓林教授),计算机语言(刘知远教授)以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名，除了数据结构与算法其他单科均为第一名。
曼城周杰伦·2023-09-21 18:25

十、(机器学习)-决策树和梯度提升树

决策树CART与梯度提升树GBDT1、CART分类回归树简介CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类和回归，如果待预测结果是离散数据，则CART生成分类决策树，如果待预测结果是连续型数据，则
_23__·2023-09-21 18:24

数据挖掘与机器学习：机器学习 --- 决策树

目录第一关：什么是决策树任务描述：相关知识：一、引例二、决策树的相关资源编程要求：测试说明：第二关：信息熵与信息增益任务描述：相关知识：一、信息熵二、条件熵三、信息增益编程要求：测试说明：第3关：使用ID3
Shining0596·2023-09-21 18:53

机器学习第十课--提升树

比如在随机森林里，针对于样本数据，我们同时训练了多棵决策树，然后让这些决策树通过投票的方式来参与预测。这种方式的好处也讲过，可以很好地提升模型的稳定性。其实任意的集成模型只
好人cc·2023-09-21 18:52

机器学习入门（十五）——决策树（4）

决策树是完全利用现有数据信息的分类拟合，为了避免过拟合、提高模型泛化能力，需要对建立好的树进行剪枝。
yyoung0510·2023-09-21 11:18

数据挖掘十大经典算法（2）——决策树与ID3

其实，ID3与位列十大经典算法的C4.5、CART本是同源，他们都属于决策树算法家族，都算是决策树构建算法。后两者也都是在ID3的基础上发展优化得来。
Frankie8713·2023-09-21 09:11

机器学习第九课--随机森林

这个其实不难理解，因为随机森林或者提升树模型其实是基于决策树的，
好人cc·2023-09-21 09:11

【数据结构】——哈夫曼树及哈夫曼编码

引用百度百科的原话是：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
atwdy·2023-09-21 09:02

决策树（下）：泰坦尼克号乘客的生存预测（完整代码）

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树（中）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对决策树（中）都有一个基本的认识。下面我讲一下：决策树（下）
秋无之地·2023-09-21 05:46

决策树（上）：数据挖掘十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《超详细！一次学会Python数据可视化的10种技能》，相信大家对Python数据可视化都有一个基本的认识。
秋无之地·2023-09-21 05:45

决策树（中）：数据挖掘十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树（上）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对决策树（上）都有一个基本的认识。下面我讲一下：决策树（中）
秋无之地·2023-09-21 05:09

7天读《朋友圈的尖子生》第3天，我们可以从李叫兽身上学到什么

就比如一天上了学习了“决策树理论”
静夜思呀·2023-09-21 01:42

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC...

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384在本文中，数据包含有关葡萄牙“VinhoVerde”葡萄酒的信息（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧
拓端研究室TRL·2023-09-20 07:34

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同
shadowcz007·2023-09-20 05:51

数据挖掘导论 第4章 分类：基本概念、决策树与模型评估

第4章分类：基本概念、决策树与模型评估分类（classification）：分类任务就是通过学习得到一个目标函数（targetfunction）f，把每个属性集x映射到一个余弦定义的类标号y。
??yy·2023-09-20 05:31
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