C4.5决策树第25页

基于决策树(Decision Tree)的乳腺癌诊蚓

决策树(DecisionTree)学习是以实例为基础的归纳学习算法。算法从--组无序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则,决策树也能表示为多个If-Then规则。

配电网和matlab·2023-08-18 14:03

牛人必备的50个思维模型:

艾宾浩斯记忆遗忘曲线5、元认知6、费曼学习法7、刻意练习8、证实偏差9、批判性思维10、路径依赖效应11、设计思维12、奥斯本检核表法13、德尔菲法14、六顶思考帽15、不确定性原理16、奥卡姆剃刀定律17、决策树

心智升级之路·2023-08-18 10:44

机器学习与模式识别4：决策树

一、决策树简介决策树(DecisionTree），又称判定树，是一个流程图形式的树结构，其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试，每个分支则对应了该测试的不同结果，每个叶结点代表某个类别或预测结果

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:40

2024 机器学习/深度学习/Python数据分析可视化/必过毕业设计选题

技术：决策树、SVM算法、Django、MySQL。功能：短信展示、诈骗短信判断、短信分析可视化、数据集管理。2、基于机器学习的垃圾短信过滤识别系统数据集：互联网公开渠道获取。

奶糖小果冻·2023-08-17 23:38

GBDT和Xgboost

一句话解释：以决策树为基模型（basemodel），以损失函数的负梯度为学习目标的boosting集成模型这句话有三个概念：决策树，损失函数的负梯度,boosting对第一个基本概念的解释：决策树主流有三类

fengyuzhou·2023-08-17 18:45

【无标题】

机器学习｜决策树：数学原理及代码解析决策树是一种常用的监督学习算法，适用于解决分类和回归问题。在本文中，我们将深入探讨决策树的数学原理，并提供Python示例代码帮助读者更好地理解和实现该算法。

宇仔TuT·2023-08-17 17:31

机器学习知识点总结：什么是GBDT(梯度提升树)

什么是GBDT(梯度提升树)虽然GBDT同样由许多决策树组成，但它与随机森林由许多不同。其中之一是GBDT中的树都是回归树，树有分类有回归，区分它们的方法很简单。

Runjavago·2023-08-17 14:33

20个互联网用户Python数据分析项目

大家能知道每一步在干嘛，新手友好2.数据集公开，保证大家可以在原文的基础上自行探索更多有趣的项目，欢迎登录和鲸社区自己淘宝【用户分层】汽车用户画像分析及多模型预测分类对汽车用户画像进行分析，并采用KNN、决策树

qazwsxpy·2023-08-17 12:14

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”

《MachineLearninginAction》——Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程，具体可看：《MachineLearninginAction

玩世不恭的Coder·2023-08-17 00:30

Spark MLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解

SparkMLlib机器学习库(一)决策树和随机森林案例详解1决策树预测森林植被1.1Covtype数据集数据集的下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/forest-cover-type-dataset

undo_try·2023-08-16 23:58

【深度学习】遗传算法[选择、交叉、变异、初始化种群、迭代优化、几何规划排序选择、线性交叉、非均匀变异]

遗传算法工具箱4.1initializega4.2ga4.3normGeomSelect4.4arithXover4.5nonUnifMutation五、遗传算法优化BP神经网络初始权值与阈值六、后记决策树和随机森林建立了输入

TJUTCM-策士之九尾·2023-08-16 15:28

回溯算法 - N皇后问题

回溯算法实际上就是一个决策树的遍历过程路径：已经做出的选择选择列表：是你当前可以做的选择结束条件：到达决策树底层，无法再做选择的条件经典问题：【全排列】【N皇后问题】1.全排列问题https://imgconvert.csdnimg.cn

myserendipit·2023-08-15 20:33

【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

它通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器，以逐步减小预测误差。下面是梯度提升树的模型原理和数学公式的解释。

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:38

【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理1.1模型原理1.2数学模型2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理决策树是一种基于树状结构的分类和回归模型

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:37

详细讲解R包randomForestSRC实现筛选变量（随机森林）

随机森林是一种基于决策树（decisiontree）的集成学习方法，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并通过投票或平均等方式综合这些决策树的结果来进行分类或回归。

weixin_49320263·2023-08-15 08:14

R语言生存分析（机器学习）（1）——GBM（梯度提升机）

GBM是一种集成学习算法，它结合了多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。

weixin_49320263·2023-08-15 08:40

【Sklearn】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

）1.模型原理1.1模型原理1.2数学模型2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来构建强大的分类或回归模型

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:01

2023年国赛数学建模思路 - 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

建模君A·2023-08-14 22:15

信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子

信息论、推理和机器学习算法之间交叉的经典例子:熵和信息增益在决策树学习中的应用。信息增益利用熵的概念来评估特征的分类能力,从而指导决策树的增长。交叉熵在神经网络训练中的广泛使用。

丁丁猫 Codeye·2023-08-14 21:17

机器学习面试005—决策树

1.请问（决策树、随机森林，Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？

Silence_Dong·2023-08-14 17:18

机器学习基础（五）

决策树决策树是一种预测模型，它代表着对象属属性与对象值之间的一种映射关系。树中的每个节点代表一个对象，分叉路径（或者叫树枝）则代表一个属性值。

不务正业的猿·2023-08-14 16:37

kaggle:Titanic 决策树算法

只是初步了解如何使用决策树算法，对泰坦尼克号灾难还可以继续深挖下去。

楚小武·2023-08-14 13:08

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

急切学习两步：（1）归纳（2）演绎例如：贝叶斯分类器、决策树分类等等。

牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（

小小毛同学·2023-08-14 08:28

【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理决策树是一种常用的机器学习算法

敲代码两年半的练习生·2023-08-14 07:18

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）bagging+决策树=随机森林随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，用来做分类，回归等问题。

HU_LSS·2023-08-14 06:45

数据挖掘导论 N个考试常用的问题

8、数据挖掘的作用作业1第二章基本数据挖掘技术1、决策树算法的关键技术2、选择最能区别数

山野行者syh·2023-08-14 05:28

第4章：决策树

ID3C4.5Cart过拟合缺失值多变量决策树可以构造曲线边界，例如敲声*3+色泽>1.5。

why151·2023-08-14 03:02

数据分析 | 为什么Bagging算法的效果优于单个评估器

因此假设任意弱评估器上输出结果为,方差均为，则随机森林的输出结果为，当各棵树相互独立时有如下关系：由上述公式可知，随机森林在经过Bagging之后的方差一定小于单个评估器的方差，这也是随机森林的泛化能力总是强于单一决策树的根本原因

梨子串桃子_·2023-08-13 21:34

sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树

sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。

undo_try·2023-08-13 18:30

决策树——ID3和C4.5

ID3决策树原理是使用使信息熵下降速度最快（也即不确定性降低速度最快）的参数逐次进行分类的方法。

腾昵猫·2023-08-13 16:25

决策树——CART

CART分类回归树主要是通过灵活的分类方式，而不是死板的维度，对样本集进行划分，使用基尼系数计算分类后的信息增益，然后找到最大的增益方向并进行分类。代码如下：#ifndef_CART_T_HPP_#define_CART_T_HPP_#include"decision_tree.hpp"#include#includedoublegini(conststd::vector&samples){dou

腾昵猫·2023-08-13 16:25

西安电子科大《深度学习》学习记录

目录第一章绪论1.3监督学习1.3.1支持向量机1.3.2决策树1.4无监督学习1.4.1主成分分析1.5机器学习第一章绪论绪论部分简要记录，讲了一些机器学习的方法，感觉可以回顾一下，简要记录。

蜡笔新小·2023-08-13 12:39

日撸java_day61-62

决策树packagemachineLearning.decisiontree;importweka.core.Instance;importweka.core.Instances;importjava.io.FileReader

luv_x_c·2023-08-13 01:23

机器学习实战2-决策树算法

文章目录决策树算法核心是要解决两个的关键问题sklearn中的决策树模型sklearn建模步骤分类树Criterionrandom_state&&splitter剪枝参数max_depthmin_samples_leaf

wa的一声哭了·2023-08-12 11:40

机器学习实战3-随机森林算法

中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果

wa的一声哭了·2023-08-12 11:37

机器学习实战-决策树

1、背景决策树模型以上就是之前见过的树状模型，但这里它代表着决策树直观的表达形式。其特殊意义在于，没个叶节点，代表着要划分的类别；除叶节点以外的节点，是待分类项的各个属性。

笨笨的简书·2023-08-12 09:03

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

决策树的剪枝问题

决策树的过拟合问题决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。

城市中迷途小书童·2023-08-11 22:40

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、

细卷子·2023-08-11 17:26

勘探开发人工智能技术：机器学习(2)

0提纲3.1kkk近邻算法3.2决策树3.3kkkMeans3.4如何定义机器学习问题3.5线性回归1kkk近邻算法开卷考试,在桌上堆的资料越多,越是“见多识广”.1.1核心思想具有讽刺意味的是:机器学习最基本的算法居然是不学习

HenrySmale·2023-08-11 15:33

第五讲 GMM-HMM模型学习笔记

GMM-HMM语音识别系统a.训练（前向后向训练/Viterbi训练）b.解码2.基于单音素的GMM-HMM语音识别系统a.音素/词典b.训练c.解码3.基于三音素的GMM-HMM语音识别系统a.三音素b.决策树

handsomeMB·2023-08-11 10:20

ID3决策树学习算法——python实现

本周“人工智能理论与实践”课程老师要求复现决策树算法，本人复现思路参考周志华老师的《机器学习》书中的决策树学习基本算法，数据集使用的是书中“西瓜数据集2.0”。

m元元a·2023-08-11 06:55

ID3 决策树

西瓜数据集D如下:编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘是8乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑否10青绿硬挺清脆清晰平坦软粘否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘否13青绿

TomcatLikeYou·2023-08-11 06:54

日撸代码300行：第63天(集成学习之 AdaBoosting-1)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客学习过程中理解算法参考了：（十三）通俗易懂理解——Adaboost算法原理

WangX-西石油·2023-08-11 02:00

日撸代码300行：第64天(集成学习之 AdaBoosting-2)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客抽象分类器定义了两个抽象方法，是为了支持不同的弱分类器。