decision

吴恩达 神经网络和深度学习 assignment3 编程作业 构建神经网络模型

Packageimportsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary
sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

python机器学习：SVM（7）

SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt一个常用的画图函数defplot_decision_boundary
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

Drool 7 SpreadSheet Decision & Template 笔记

1ExcelDecisiontable1.1很棒的示意图，来自https://blog.csdn.net/justlpf/article/details/1281097311.2参考URL1.2.1https://blog.csdn.net/justlpf/article/details/1281097311.3多sheet模式默认是用第一个sheet如果要支持多sheet，需要创建一个同名的.p
weixin_40455124·2023-11-29 07:52

一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。
数智物语·2023-11-28 12:48

【2022牛客多校-8】D - Poker Game: Decision

题意Alice和Bob玩修改版德州扑克，一人先拥有两张牌，有6张公共牌，所有牌都是明牌，Alice先手交替选择牌，直至人手五张牌，两人均使用最优策略。先比较牌型，若一样则按牌型指定的规则排列牌后，比较牌的字典序。思路牌的数量很小，可以直接对抗搜索。双方交替选牌，枚举Alice的操作，用Bob能做出的最好应对更新Alice当前操作的影响。Bob同理，递归进行。按题意模拟二人摸完牌后的胜负，注意牌应按
Ice_teapoy·2023-11-27 15:00

028. cid：杀伐与决断

decision：de·cis·ion{名词}决定。其实，我们学过的单
菩提扣·2023-11-25 23:46

4个步骤：聚类分析如何分析用户？

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数智物语·2023-11-24 19:02

Unity机器学习 ML-Agents第一个例子

机器学习的过程MLAgents机器强化学习的过程（reinforcementlearning）observation-监视，观察decision-决策action-行动reward-奖罚这4个
Peter_Gao_·2023-11-24 18:57

【自学】Decision Tree、Random Forest、GBDT、XGBoost

该知识点学自三个视频——1、KnowingAI知智（b站）2、等等很简单（b站）3、白手起家的百万富翁（b站）目录一、DecisionTree（决策树）1.1什么是决策树1.2决策树建立过程1.3回归决策树二、RandomForest（随机森林）2.1什么是随机森林三、GBDT（梯度提升决策树）3.1什么是GBDT3.2具体简单案例四、XGBoost4.1什么是XGBOOST一、DecisionT
Miracle.W·2023-11-19 12:15

图像分类简单介绍-转

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Robot-G·2023-11-18 21:56

[GPT读论文]LANGUAGEMPC: LARGE LANGUAGE MODELS AS DECISION MAKERS FOR AUTONOMOUS DRIVING

这篇论文的标题是《LanguageMPC:使用大型语言模型作为自动驾驶决策制定者》，它提出了一种新的方法，使用大型语言模型（LLMs）作为自动驾驶（AD）系统中的决策制定组件，特别是在需要人类常识理解的复杂驾驶场景中【63†source】。以下是论文的主要内容概述：1.引言论文指出，现有的基于学习的自动驾驶系统在理解高级信息、泛化到罕见事件以及提供可解释性方面面临挑战。现有系统通常依赖预定义的规则
技术宅学长·2023-11-17 08:51

Adaptive History-driven Attack for Decision-based Black-box Models

AHA!基于决策的黑盒模型的自适应历史驱动攻击Aha!AdaptiveHistory-drivenAttackforDecision-basedBlack-boxModelsABSTRACT基于决策的黑盒攻击指的是只使用受害者模型的前1个标签来制作对抗示例。一种常见的做法是从一个大的扰动开始，然后用一个确定的方向和一个随机的方向迭代地减少它，同时保持它的对抗性。从每个查询中获得的有限信息和低效的方
程序媛堆堆·2023-11-05 05:21

决策树剪枝(Decision Tree Pruning)

1.决策树剪枝是什么？为什么要剪枝？决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。2.剪枝方法2.1预剪枝(Pre-Pruning)在决策树完美分割学习样例之前，停止决策树的生长。这种提早停止树生长的方法，称为预剪枝方法。在构造决策树的同时进行剪枝。所有决策树的构建方法，都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程，为了避免过拟合，可以设定一个阈值，熵减小的数量小于这个阈值，即使还可以继
一任平生cq·2023-11-04 04:29

9.Vue前端使用iframe集成帆软报表的单点登录

二、帆软设置2.1帆软报表的url打开帆软后端里面的【目录管理】查看具体报表的url帆软报表的具体地址为：Frm聚合报表地址:【帆软的服务http】+【/webroot/decision/view/form
代码写到35岁·2023-11-03 19:40

planning decision making for autonomous vehicles阅读笔记

阅读笔记IntroductionVehicledynamicsandcontrol2.12.22.3endtoendplanning3.13.2behavior-awareplanning4.1协作与交互4.2博弈论方法4.3概率论方法4.4局部可观测马尔科夫决策模型4.5基于学习的方法verificationandsynthesis本文仅用于自己的阅读内容回顾，侵权必删Introduction简
amziha·2023-11-02 07:40

Decision Modeling and Optimization in Game Design, Part 1: Introduction

Thefollowingblogpost,unlessotherwisenoted,waswrittenbyamemberofGamasutra’scommunity.ThethoughtsandopinionsexpressedarethoseofthewriterandnotGamasutraoritsparentcompany.Thisarticleisthefirstinanongoing
wanglang3081·2023-10-30 21:35

backpedal

e.g.Theproductmanagerquicklybackpedaledwhenaskedtoexplainhisproposalindetail.e.g.USpoliticiansarebackpedalingonthecommitmenttocuttaxes.1.backpedal后常随介词on+opinion/plan/advice/decision
龚贺·2023-10-30 00:01

在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码

在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码文章目录1、决策树算法代码ID3.py2、可视化决策树代码visual_decision_tree.py3、贴几张运行结果图1、生成的可视化决策树
一只水熊虫·2023-10-27 13:55

SVM入门-简单机理+demo

pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsimportseabornassns#importplot_svc_decision_functionfromplot_svm_boundaryfromplot_svm_boundaryimportplot_svc_decision_function
闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:36

MATLAB——Decision Tress决策树程序

给个关注呦！欢迎关注微♥公众号“电击小子程高兴的MATLAB小屋”，海量资源等你来呦！光储直流微电网MATLAB/Simulink仿真光伏PV三相并网逆变器%%I.清空环境变量clearallclcwarningoff%%II.导入数据第一列是序号第二列是良性还是恶性（乳腺癌）后面是特征属性30个loaddata.mat%%%1.随机产生训练集/测试集a=randperm(569);Train=d
程高兴·2023-10-25 06:19

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。概率密度函数：描述随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域的积分。当概率密度函数存在时，累积分布函数是概率密度函数的积分。概率密
Druid_C·2023-10-24 05:32

决策树(Decision Tree)

1.决策树的基本概念我们这里介绍一下一个比较简单的机器学习系统----决策树.它的概念最容易理解,因为人类的许多决策实际上就是一个决策树.通常使用的分类回归树（classandregresstree）是一个二叉树。它的形式一般为：每个方框代表一个节点.每个非叶子节点有2个分支,一个是判定True,一个判定False.分别走两个不同的分支.叶子节点具有决策权.任何一个输入从root出发,总是会达到且
白小斗·2023-10-23 20:22

决策树(Decision Tree)：通俗易懂之介绍

决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3,C4.5和C5.0等。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判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的SupervisedLearning），监管学习就是给出一堆样本，每个样本都有一组属性和一个分类结果，也就是分类结果已知，那么通过学习这些样本得到
白小斗·2023-10-23 20:22

打卡3本书10句话-08

社会权威性）大家都这么说～～～（从众心理）他就是这么做的～～～（参照点偏差）改变命运的“团队发展”Aim：改变商业模式Boarding：带来最棒的团队成员♀️Communication：连通每个成员的心❤️Decision
wuxiumu·2023-10-20 23:14

Crystal.Ball.Professional.v7.3.1 1CD（帮助理解风险的大小并帮你做出较好的决策）

>>>Crystal.Ball.Professional.v7.3.11CD（帮助理解风险的大小并帮你做出较好的决策）GoldSim.v9.60.SP41CDPalisade.The.Decision.Tools.Suite.v4.5.21CD
_miccretti·2023-10-13 13:30

Decision Trees from scratch using Python

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介决策树（decisiontree）是一种机器学习方法，它可以用来分类或回归问题。它可以用来解决多种复杂的问题，包括预测性分析、分类问题、回归问题等。本文将从零开始实现决策树算法，并使用Python语言实现该决策树。决策树算法由多颗子树组成，每一个子树对应着若干个特征的测试。具体地，每一个子树对应于对数据集的一个划分。子树分枝的选择依赖于信息增益或信息增益比，在每
禅与计算机程序设计艺术·2023-10-07 21:49

优化｜深度学习或强化学习在组合优化方面有哪些应用？

来源：图灵人工智能前言深度强化学习求解组合优化问题近年来受到广泛关注，是由于其结合了强化学习(Reinforcementlearning)强大的决策(decision-making)能力和深度学习(deeplearning
人工智能学家·2023-09-30 05:44

【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+aggregateGBDT好处：决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特
小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

【Review]Planning and Decision-Making for Autonomous Vehicles

自动驾驶汽车的运动规划-MotionPlanningforAutonomousVehicles3类传统方法：[1]Thefirstisinputspacediscretizationwithcollisionchecking,suchaslatticeplannersorroad-alignedprimitives,whosemainadvantageistheirsimplicityandeff
weixin_42139878·2023-09-27 01:23

AI stands for Artificial Intelligence

AIstandsforArtificialIntelligence.Itreferstothedevelopmentofcomputersystemsthatcanperformtasksthattypicallyrequirehumanintelligence,suchasvisualperception,speechrecognition,decision-making
Solitary_孤影照惊鸿·2023-09-22 21:09

Sunk Cost Theory: A Rational Approach to Decision Making

Introduction:Intheworldofeconomicsanddecision-making,theconceptofsunkcosttheoryservesasaguidingprincipleforrationaldecisionmaking.Understandingthistheorycanhelpindividualsandbusinessesmakebetterchoice
卢延吉·2023-09-17 17:42

jQuery拖拽

根据鼠标位置改变元素位置设置鼠标当前位置（offsetX,offsetY,这时和父的相对位置）为元素的中心位置移动时改变位置css中的left为offsetX...的位置当鼠标离开时，解绑鼠标移动事件实现过程（一）css部分.decision-box
杯莫停_5273·2023-09-14 20:20

Factors to Consider in Long-Term Planning and Decision-Making in Gaming

Introduction:Whenitcomestogaming,especiallyinscenariosinvolvinglong-termplanninganddecision-making,therearenumerouscomplexanddiversefactorstoconsider.Thesefactorsencompassvariousaspectssuchasgamerules
卢延吉·2023-09-11 07:27

决策树（Decision Tree）

一.概述决策树是一种非参数有监督的机器学习方法，可以用于解决回归问题和分类问题。通过学习已有的数据，计算得出一系列推断规则来预测目标变量的值，并用类似流程图的形式进行展示。决策树模型可以进行可视化，具有很强的可解释性，算法容易理解，以决策树为基础的各种集成算法在很多领域都有广泛的应用。二.一些需要注意的概念1.信息和信息熵（1）熵的概念熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。在
柳奈奈·2023-09-09 01:05

机器学习2—分类算法之决策树（Decision Tree）

决策树（DecisionTree）前言1.分类模型实例讲解2.常见的分类算法一、决策树的基本概念二、DTC算法三、用决策树来分析鸢尾花3.1数据集3.2决策树分析鸢尾花四、数据集划分和分类评估五、区域划分对比六、使用pydotplus可视化决策树总结前言1.分类模型实例讲解分类算法的主要分两步骤：训练。给定一个数据集，每个样本包含一组特征和一个类别信息，然后调用分类算法训练分类模型。预测。利用生成
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-09-08 06:01

决策树（Decision Tree）

决策树的定义:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directededge）组成。结点有两种类型:内部结点（internalnode）和叶结点（leafnode）。内部结点表示一个特征或属性(features)，叶结点表示一个类(labels)。用决策树对需要测试的实例进行分类:从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结
accosmos·2023-09-01 13:47

【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER相关配置SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER流程将障碍物映射到ST图中ComputeSTBoundary(PathDecision*path_decision
yuan〇·2023-09-01 01:06

LARGE LANGUAGE MODEL AS AUTONOMOUS DECISION MAKER

本文是LLM系列文章，针对《LARGELANGUAGEMODELASAUTONOMOUSDECISIONMAKER》的翻译。作为自主决策者的大语言模型摘要1引言2前言3任务形式化4方法5实验6相关工作7结论摘要尽管大型语言模型（LLM）表现出令人印象深刻的语言理解和上下文学习能力，但在解决现实世界任务时，它们的决策能力仍然严重依赖于特定任务专家知识的指导。为了释放LLM作为自主决策者的潜力，本文提
UnknownBody·2023-08-30 15:16

The Decision Book-How to Improve Youself (Eddie翻译版本）01

艾森豪威尔矩阵如何高效工作美国总统德怀特·德·埃西恩豪尔曾经推测说：最紧急的决定很少是最重要的决定。埃西恩豪尔曾被公认时间管理的大师。比如说，当这些事情不得不被完成的时候，他有能力完成任何事情。用它的方法论，你会学会区别什么是重要的事，什么是紧急的事情。不管你桌子上正摆着什么工作让你去做，你都可以开始用它的方法的开始分解，然后决定如何跟进。我们通常都太过于关注“紧急且重要“的领域，那些需要马上被处
扎辫子的猛男·2023-08-30 06:53

阿里重磅报告《解构与重组：开启智能经济》，数字经济下一站

文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自|阿里研究院01硅基革命开启智能经济过去几千年，人类创造出一套碳基系统。
数智物语·2023-08-28 06:10

【论文笔记】Planning and Decision-Making for Autonomous Vehicles

文章目录Summary1.INTRODUCTION2.MOTIONPLANNINGANDCONTROL2.1.VehicleDynamicsandControl2.2.ParallelAutonomy2.3.MotionPlanningforAutonomousVehicles3.INTEGRATEDPERCEPTIONANDPLANNING3.1.FromClassicalPerceptiont
yuan〇·2023-08-27 08:47

关于credal set和credal decision tree的一点思考（其实就是论文笔记）

阅读Abellán老师的Credal-C4.5时，发现好难。。。然后又额外补充了一些论文，终于稍微懂一点点了，所以记录如下。credalset在DStheory的定义如下[1]：这句话的意思是（证据理论中的）credalset是一个概率的凸集，这里面的概率p(x)受到上界pl函数和下界bel函数的控制（约束），而p(x)是不定的，从而构成了一个集合。这个东西往外推广，得到如下形式：l(x)≤p(x
网绿눈_눈·2023-08-26 08:37

Gato之后，谷歌也推出「通才型」智能体Multi-Game Decision Transformers

姓名：李昊菲；学号：22011110007；学院：通信工程学院源自https://mp.weixin.qq.com/s/Id2jIDpmgtDlw3X8BZHJqQ【嵌牛导读】在自然语言处理、计算机视觉和二者的交叉领域中，通过训练大量与任务无关的数据集，建立大规模的通用模型来解决许多任务，已经成为主流方法。这些模型可以适应新的任务(例如翻译)，利用不相关的数据(例如使用高资源语言来改进低资源语言的
墨墨mo很努力·2023-08-23 00:51

[Machine Learning] decision tree 决策树

（为了节约时间，后面关于机器学习和有关内容哦就是用中文进行书写了，如果有需要的话，我在目前手头项目交工以后，用英文重写一遍）（祝，本文同时用于比赛学习笔记和机器学习基础课程）俺前两天参加了一个ai类的比赛，其中用到了一种名为baseline的模型来进行一些数据的识别。而这个识别的底层原理就是决策树。正好原本的学习进度刚刚完成这部分，所以集成一个笔记了,本文中所有的截图绝大多数来自吴恩达老师的公开课
ViceMusic5·2023-08-19 11:34

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。一般在决策树中采用“自顶向下、分而治之”的递归方式,将搜索空间分为若千个互不相交的子集,在决策树的内部节点(非叶子节点)进行属性值的比较,并根据不同的属性值判断从该节点向下的分支,在树的叶节点得到结论。数据挖掘中的分类常用决策树
配电网和matlab·2023-08-18 14:03

2019-07-22 accountable

基础篇）词：accountable英英释义：responsiblefortheeffectsofyouractionsandwillingtoexplainorbecriticizedforthem例句：Decision-makersmustbeaccountablefortheiractions
泥巴叔叔·2023-08-16 12:41

Empowering Decision Makers: The Importance of Promoting Data Literacy

IntroductionIntoday’sdata-drivenerawherevastamountsofinformationareatourfingertips,theabilitytounderstand,interpret,analyze,andcommunicatedataeffectivelyisindispensable.Thissetofvitalskillsiscollectiv
卢延吉·2023-08-15 01:57

决策树——CART

代码如下：#ifndef_CART_T_HPP_#define_CART_T_HPP_#include"decision_tree.hpp"#include#includedoublegini(conststd
腾昵猫·2023-08-13 16:25

sklearn.tree.export_graphviz

sklearn.tree.export_graphviz(decision_tree,out_file=None,*,max_depth=None,feature_names=None,class_names
嘿嘻哈呀·2023-08-11 21:16
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