c4.5决策树

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期（21世纪初至今）三、主要算法3.1线性回归（LinearRegression）3.2K-均值聚类（K-MeansClustering）3.3决策树
giszz·2023-12-23 10:48

《机器学习》第四章：决策树

简述决策树是机器学习的一类常见算法，其核心思想是通过构建一个树状模型来对新样本进行预测。树的叶结点是预测结果，而所有非叶结点皆是一个个决策过程。
泽平阿·2023-12-23 09:27

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·2023-12-23 08:48

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（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
江凪水心·2023-12-22 22:23

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz
奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支
晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

重点先跑模型：数据：http://sofasofa.io/competition.php?id=1代码：需要修改一下文件的地址：代码运行的时候一步一步来：#-*-coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi
浅行learning·2023-12-22 22:51

Decision Tree Algorithm

构建决策树模型：而在构建过程中的主要问题是，选择数据集的哪个feature来做分割。这里用到了Gre
weixin_33720956·2023-12-22 22:50

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记]决策树与随机森林（DecisionTree&RandomForest）决策树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。
weixin_30292843·2023-12-22 22:20

Decision tree(决策树)算法初探

0.算法概述决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。
weixin_30426957·2023-12-22 22:20

联邦学习-安全树模型SecureBoost之Decision Tree

联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree文章目录联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景2DecisionTree2.1决策树的定义
秃顶的码农·2023-12-22 22:49

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…注意几点：连续特征处理，预测问题或者说回归问题（连续性目标特征）决策树
geter_CS·2023-12-22 22:18

机器学习经典算法之决策树（Decision Tree）

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。机器学习中，决策树是一个预测模型，它表示对象属性与对象值之间的一种映射。
bigcindy·2023-12-22 22:17

[基本功]决策树

决策树什么时候结束划分？当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分当前属性值为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分当前结点包含的样本集合为空，不能划分如何选择最优划分属性？
女青年学习日记·2023-12-22 22:46

Decision Tree建模with Gini and Entropy

目录介绍：决策树的优点：GiniDecisionTreeEntropyDecisionTreeentropy决策树和gini决策树的区别一、数据处理二、建模三、模型准确度四、决策树图型介绍：决策树是一种用于分类和回归分析的机器学习算法
取名真难.·2023-12-22 22:16

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。
奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。因此，如果您不熟悉决策树，那么理解梯度提升可能并不容易。请参阅本文以更好地了解决策树。
无水先生·2023-12-22 11:42

机器学习算法基础——分类模型（二）

今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法：决策树和随机森林，本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法，包括ID3算法、C4.5算法和CART算法，并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

决策树概述及其思想

决策树是一类常见的机器学习算法。其基本的思路是按照人的思维，不断地根据某些特征进行决策，最终得出分类。其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。
New_Learner·2023-12-22 01:28

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

当我们有许多学习器对同一个任务做出判断，他们预测的概率可能各不相同，比如预测一个男生(小徐)会不会喜欢另一个女生(小雪)，支持向量机算出来小徐爱上小雪的概率是0.8，朴素贝叶斯认为是0.3，决策树觉得是
歌者文明·2023-12-21 23:47

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

  本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。  
疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

《opencv实用探索·二十一》人脸识别

Haar级联分类器工作的基本原理是使用弱分类器（通常是基于决策树的弱分类器）级联成一个强大的分类器。在训练过程中，
梦回阑珊·2023-12-21 19:46

随机森林1（了解整体知识架构）

很多人学习或者了解随机森林时，查到的资料都是先讲熵，再讲决策树，然后再讲随机森林，前面坚持不下来或者一个地方没理解透彻，导致后面理解不透彻，而且公式讲解不够清晰，例子不够详细，很难让小白彻底搞清楚到底是怎么回事
-麦_子-·2023-12-21 16:40

随机森林 2（决策树）

通过随机森林1的介绍，相信大家对随机森林都有了一个初步的认知，知道了随机和森林分别指的是什么，以及决策树根据什么选择内部节点。本文将会从森林深入到树，去看一下决策树是如何构建的。
-麦_子-·2023-12-21 16:33

【算法系列篇】递归、搜索和回溯（四）

文章目录前言什么是决策树1.全排列1.1题目要求1.2做题思路1.3代码实现2.子集2.1题目要求2.2做题思路2.3代码实现3.找出所有子集的异或总和再求和3.1题目要求3.2做题思路3.3代码实现4
不能再留遗憾了·2023-12-21 15:11

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习
W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（八）

第四章机器学习十一、决策树回归1.决策树1.1基本算法原理核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。
柠檬小帽·2023-12-21 14:28

决策树实例学习python

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_textfromsklearnimport
奋进的大脑袋·2023-12-21 06:19

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前
沉住气CD·2023-12-21 02:33

常见的预测算法

决策树（De
调钟师·2023-12-21 01:01

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

决策树原理及实现(Decision Tree)

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner原博客：https://daya-jin.github.io/tag/#tree模型概述决策树算法最早用于分类任务
d518a9b6ae51·2023-12-20 21:38

基于Scrapy框架爬虫和数据挖掘的亚马逊网页信息分析

为了减少重复烦琐的前期工作,提高开发效率,进一步搭建Scrapy工程，并采用决策树算法规避网站反爬虫，基于Python编写爬虫程序下载数据，存入数据库中完成网页信息数据爬取设计。
毕设指导Martin·2023-12-20 17:53

决策树算法一：hunt算法，信息增益（ID3）

决策树入门决策树是分类算法中最重要的算法，重点决策树算法在电信营业中怎么工作？为什么叫决策树？因为树的叶子节点是我们最终预判的结果。决策树如何来？根据训练样本建立。问题1：为什么费用变换率放第一个？
AppleYRY·2023-12-19 22:53

朴素贝叶斯

对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。
owolf·2023-12-19 19:46

朴素贝叶斯

该算法简单易懂，学习效率高，在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络等算法相媲美。但由于该算法以
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

决策树算法

决策树特征选择贷款决策佩戴隐形眼镜决策决策树算法的优缺点决策树（DecisionTree）是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行分割来实现分类或回归。
写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:18

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

简述CMUSphinx的基本概念和几个工具包的区别

它可以是由决策树或其他方式定义的相当复杂的函数最佳匹配过程首先，它是功能的概念。由于参数的数量很大，我们正在尝试对其进
罕几·2023-12-18 13:26

使用graphviz模块后view没有显示出决策树的图，报错提示：graphviz.backend.execute.ExecutableNotFound: failed to exec，解决办法如下

是是会出现一些问题的graphviz是一个exe的可执行程序，正确流程我们需要去其官网下载它的exe程序，然后进行安装，在将其配置到环境变量中去，即可，在pycharm中执行显示sklearn机器学习算法中的决策树才会正常显示出其
澄绪猿·2023-12-18 12:17

决策树算法

决策树算法概述决策树是一种十分常用的分类方法。是一种监督学习。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:28

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-12-18 06:47

xgboost机器学习算法通俗理解

本算法是GBDT的一种可以通过两个生活中的例子来了解xgboost其思想：XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree
DJ.马·2023-12-18 06:39

机器学习 | 决策树 Decision Tree

——分而治之，逐个击破把特征空间划分区域每个区域拟合简单模型分级分类决策1、核心思想和原理举例：特征选择、节点分类、阈值确定2、信息嫡熵本身代表不确定性，是不确定性的一种度量。熵越大，不确定性越高，信息量越高。为什么用log？——两种解释，可能性的增长呈指数型；log可以将乘法变为加减法。联合熵的物理意义：观察一个多变量系统获得的信息量。条件熵的物理意义：知道其中一个变量的信息后，另一个变量的信息
西皮呦·2023-12-18 06:38

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，
偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法
twinkle 222·2023-12-17 13:00

决策树是什么东东？

参考：决策树(分类树、回归树)决策树:这个博客的图真好看，通俗易懂。哈哈决策树详解引言决策树（DecisionTree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。
一只怂货小脑斧·2023-12-17 12:09

【机器学习入门】决策树算法（三）：C5.0算法

简介：C5.0算法是昆兰在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析。计算过程：C5.0算法的训练过程大致如下。
学不死的狗·2023-12-17 11:59

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战

大数据机器学习深度解读决策树算法：技术全解与案例实战本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。
星川皆无恙·2023-12-17 11:52

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2023-12-17 08:22
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