DecisionTree

Python——随机森林原理

随机森林（RandomForest）算法原理1.随机森林原理、决策树、集成学习决策树决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。
lili_wuwu·2020-09-16 18:10

kaldi 学习笔记-三音素训练1(Decision Tree)

本文主要介绍决策树（DecisionTree）部分。
别水贴了·2020-09-16 09:23

Datawhale 数据挖掘新手入门笔记 -Task4 建模调参

文章目录一、前言二、学习目标三、学习过程1.相关原理介绍与推荐（1）线性回归(2)决策树(DecisionTree)（3）GBDT模型(4)XGBoost模型(5)LightGBM模型2.读取数据3.线性回归
DreamStar_w·2020-09-15 21:58

浅谈决策树

什么是决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。举个相亲的例子，某一天小C和他的相亲对象小K在咖啡馆里，他们之间有这样一段对话：小C问:家里有房吗？小K答:有，也就
陈多鱼·2020-09-15 19:54

数据分析 Logistics 与 DecisionTree 案例

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsdata,target=make_blobs()plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=target)fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlogistic=LogisticRegression(solver='liblinear',mult
Logan！·2020-09-15 11:21

5、二分查找判定树

由此得到的二叉树，称为描述二分查找的判定树(DecisionTree)或比较树(ComparisonTree)。
crcr·2020-09-15 07:27

决策树分类(cross)

广泛使用的分类算法——决策树（decisiontree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
GOD_Dian·2020-09-15 05:02

决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)基本概念决策树是以树状图为基础的、基于特征的、有监督的、贪心的、学习算法。决策树可以是二叉树也可以是非二叉树，其输出结果是一些进行判别的规则。
GarryLau·2020-09-14 19:23

模型选择-决策树

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。
clvsit·2020-09-14 18:15

分类和回归树，随机森林，霍夫森林（CART，random forests，hough forests）

下图是决策树（decisiontree）的一个简单示意：下面分别介绍回归树和分类树。1.1回归树（regressiontree）如何逐步生成回归树？
anson2004110·2020-09-14 01:39

使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AI

谈到游戏AI，很明显智能体拥有的知识条目越多，便显得更智能，但维护庞大数量的知识条目是个噩梦：使用有限状态机(FSM)，分层有限状态机(HFSM)，决策树(DecisionTree)来实现游戏AI总有那么些不顺意
渡水寻彼岸·2020-09-13 20:42

基于决策树的分类预测

一棵决策树（DecisionTree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。
周新博·2020-09-13 15:28

《机器学习实战》DecisionTree学习笔记

决策树的优缺点优点:计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值不明干，可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配。范围:数值型和标称型。决策树的一般流程收集数据准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，应该检查图形是否符合预期训练算法：使用经验树计算错误率使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数
curtain灬、·2020-09-12 14:38

MIT算法导论课程笔记5: 线性排序算法

这节课首先通过decisiontree理论上证明了基于比较的排序算法的平均时间复杂度不会好于O(nlog⁡n)O(n\logn)O(n
silent56_th·2020-09-12 13:19

机器学习算法之决策树

1.1决策树表示法决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未
智享AI·2020-09-12 05:46

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。
xsqlx·2020-09-11 22:17

支持向量机(SVM)和决策树(Decision Tree)简介

小目录一、支持向量机(SVM)1.线性可分的支持向量机2.近似线性可分的支持向量机二、决策树(DecisionTree)一、支持向量机(SVM)  主要思想：找一个超平面，使其尽可能多地将两类数据点分开
zhouchangyu1221·2020-09-11 20:51

不同算法概念理解（svm,logit,neural network,decision tree,random forest）

最近看了一下（svm,logit,neuralnetwork,decisiontree,randomforest）算法的基础概念，把这些算法涉及到的特征点，记录下来，以便以后用于理解和比较。
Hans.liang·2020-09-11 19:27

二分查找与判定树

由此得到的二叉树，称为描述二分查找树的判定树（DecisionTree）或比较树（ComprisionTree）。时间复杂度为O(logN)。判定树的形态只与表结点个数N有关，与具体的数值无关。
戎·码一生·2020-09-11 01:51

【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
namewdy·2020-09-10 15:15

机器学习十大经典算法之随机森林

决策树（decisiontree）是一个树
小小谢先生·2020-08-25 01:04

6.0——决策树原理DecisionTree（信息熵，基尼系数），决策树解决回归问题，决策树局限性

什么是决策树：决策树以二叉树为原型，是一个非参数学习模型，可以解决多分类，也可以解决回归问题，对数据有很好的解释性。像我们的KNN的缺点就是没有很好的解释性像这样的决策树，我们想到，我们对我们的样本数据，是在哪个维度进行划分的呢？还有在某个维度的哪个值上进行划分的呢？这里就需要用到我们的信息熵和基尼系数了。我们先来看我们的信息熵：看下熵的解释：熵在信息论中表示随机变量不确定度的一个度量（直白的说就
LHboboo·2020-08-24 03:51

决策树算法(DecisionTree)

手动实现决策树算法算法使用如下数据集（来自统计学习方法）：https://github.com/xu1995yong/ml/tree/master/python%E5%AE%9E%E7%8E%B0代码：frompandasimportSeriesimportnumpyasnpclassDecisionTree:def__init__(self):self.tree=Nonedefentropy(s
xu1995yong·2020-08-24 03:01

机器学习笔记——决策树之分类树

一、什么是决策树决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。
Nuyoahgyc·2020-08-23 21:17

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。
iteye_18070·2020-08-23 17:16

机器学习算法（六）：基于决策树的分类预测

学习目标了解决策树的理论知识掌握决策树的sklearn函数调用使用并将其运用到企鹅数据集预测决策树介绍与应用决策树介绍决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
田野间的狗尾巴草·2020-08-23 11:11

机器学习算法（六）：基于决策树的分类预测

学习目标了解决策树的理论知识掌握决策树的sklearn函数调用使用并将其运用到企鹅数据集预测决策树介绍与应用决策树介绍决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
田野间的狗尾巴草·2020-08-23 09:11

优秀算法博客汇总

决策树-参考：decisionTree（Python实现）http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/45965463SVM支持向量机-参考：pluskid
无峥·2020-08-22 18:34

几种风控算法的原理和代码实现

一、基算法1、决策树（DecisionTree）（1）原理：决策树根据样本数据集的数据特征对数据集进行划分，直到针对所有特征都划分过，或者划分的数据子集的所有数据的类别标签相同。
薛定谔的三大爷·2020-08-22 13:58

[scikit-learn 机器学习] 8. 非线性分类和决策树

文章目录1.特征选择标准2.网页广告预测2.1数量处理2.2网格搜索模型参数3.决策树优缺点本文为scikit-learn机器学习（第2版）学习笔记相关知识：《统计学习方法》决策树（DecisionTree
Michael阿明·2020-08-22 10:45

算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

算法杂货铺系列算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks)算法杂货铺——分类算法之决策树(Decisiontree
EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:28

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

算法杂货铺系列算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks)算法杂货铺——分类算法之决策树(Decisiontree
EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:28

算法杂货铺——k均值聚类(K-means)

算法杂货铺系列算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks)算法杂货铺——分类算法之决策树(Decisiontree
EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:28

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

算法杂货铺系列算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks)算法杂货铺——分类算法之决策树(Decisiontree
EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:27

Decision tree

Decisiontree（决策树）（注：本文并非原创，但修改了原文中几处代码错误以及部分概念描述的模糊之处，新加了一些算式证明等）决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。
孟哲凡·2020-08-21 05:16

（系列笔记）6.决策树（上）

一颗决策树（DecisionTree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。
WNotSyer·2020-08-21 02:51

decision tree

什么是decisiontree决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decisiontree是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，
张晓天a·2020-08-20 20:35

论文阅读摘记（一）

ASurveyofMachineLearningTechniquesAppliedtoSoftwareDefinedNetworking(SDN):ResearchIssuesandChallenges摘要机器学习算法整理与回顾监督学习k-NearestNeighbor(k-NN)DecisionTree
无忧。·2020-08-19 23:06

Python ML

决策树（DecisionTree）：得到有终止块的流程图前言：信息熵的来源，1是概率的单调减函数；2是对于相互独立的随机变量，同时观察两个变量的信息量和分别观察的结果相同，即h(x+y)=h(x)+h(
Life Recoder·2020-08-19 00:35

独家 | 手把手教你推导决策树算法

决策树(DecisionTree)是一个具有树形结构的分类和预测工具，其
数据派THU·2020-08-18 12:15

《统计学习方法》读书笔记第5章:决策树

第五章：决策树决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。用于分类时，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。
xcj～·2020-08-17 17:51

机器学习基本算法

1.决策树（DecisionTree）：在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。
puddingran·2020-08-17 13:52

算法的简单归类

1.树：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。
丑小子0000·2020-08-17 06:30

决策树（一）：初步学习

决策树初步接触介绍背景引入优缺点、适用数据类型伪代码引入决策树的一般流程案例引入信息增益熵划分数据集递归构建决策树总结介绍决策树决策树(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
漫步码生·2020-08-17 04:43

决策树算法原理和实现

决策树（DecisionTree）分类算法原理及应用1.1概述决策树——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置。
xuxu96·2020-08-17 03:07

机器学习之路：决策树

决策树（decisiontree）数据DataComputerBuys.csv影响“是否买电脑”的因素有：年龄（age）：middle_aged，senior，youth收入（income）：high，
~迷弟·2020-08-17 03:02

剪枝决策树原理与Python实现

3.1预剪枝3.2后剪枝3.3剪枝示例3.4预剪枝和后剪枝对比四、Python实现4.1基尼值和基尼指数4.2选择划分特征4.3后剪枝算法4.4训练算法4.6导入鸢尾花数据集测试一、决策树模型  决策树（DecisionTree
LyEurus·2020-08-17 02:47

决策树_统计学习方法_学习笔记

前言决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归算法，决策树模型呈树形结构，优点在于模型具有可读性且计算速度快。
OliverLee456·2020-08-16 23:49

决策树系列之一决策树的入门教程

决策树（Decisiontree）一、决策树的概念决策树（decisiontree）又称为分类树（classificationtree），决策树是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题
Richard_More·2020-08-16 23:07

【机器学习】决策树（一）——简单理解决策树

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归的方法。本篇主要讨论用于分类的决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。
Daycym·2020-08-16 23:11
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