decision

[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

今晚要早点睡

做的怎么样R(Reflective)感受/体验：对我所做的事情情绪感受和体验I(Interpretive)理解/思考：我对这件事的解读、思考D(Decision)决定/行动：我对未来做出的决定或预备要采取的改进和行动今天的目标依然是学习
chjun_7951·2023-08-11 08:04

ID3决策树学习算法——python实现

GitHub-MYuan0209/Decision-Tree----ID3目录问题描述决策树基本概念划分选择核心代码计算当前样本集合中每一类所占的样本比
m元元a·2023-08-11 06:55

How To Implement The Decision Tree Algorithm From Scratch In Python (从零开始在Python中实现决策树算法)

HowToImplementTheDecisionTreeAlgorithmFromScratchInPython原文作者：JasonBrownlee原文地址：https://machinelearningmastery.com/implement-decision-tree-algorithm-scratch-python
从流域到海域·2023-08-09 15:10

机器学习算法之决策树（decision tree）

1决策树算法介绍决策树(DecisionTree,又称为判定树)算法是机器学习中常见的一类算法，是一种以树结构形式表达的预测分析模型。决策树属于监督学习（Supervisedlearning），根据处理数据类型的不同，决策树又为分类决策树与回归决策树。最早的的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出，Hunt算法是许多决策树算法的基础，包括ID3、C4.5和CART等。1.1决策树原理决策树的主
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:02

了解ODS、DW和DM概念

ODS、DW和DM概念ODS:操作性数据;DW:数据仓库;DM:数据集市;ODS的数据是"实时值",而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多.DSS(decision-supportsystem
Cocktail_py·2023-08-02 19:00

论文笔记 | NIPS2017 | LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

lightgbm-title.jpg论文地址：https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree
ktulu7·2023-07-31 22:44

判断图片的像素, 视频的时长, 文件的类型, 文件的大小是否超过指定值

packagecom.topsports.decision.engine.common.core.util;importcom.topsports.decision.engine.common.core.exception.BizException
canxiusi·2023-07-31 21:32

Latent model and Lantent space

agent从environment中获取到的observation后，如果需要建模model，首先要处理得到的信息，需要学习observationmodel，也就是如何从observation中得到与decision
Tancenter·2023-07-29 05:04

2000年高考英语全国卷 - 阅读理解C

Decision-thinkingisnotunlikepoker—itoftenmattersnotonlywhatyouthink,butalsowhatothersthinkyouthinkandwhatyouthinktheythinkyouthink.Thementalprocessissimilar.Naturally
让文字更美·2023-07-26 17:50

论文解读15——LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

目录1、文章贡献2、直方图算法Histogram（减少分裂点）3、基于梯度的单边采样算法GOSS（减少样本量）4、互斥特征捆绑算法EFB（减少特征）在上篇中提到，XGBoost算法的局限是它在寻找最优分裂点算法中需要预排序以及遍历数据集，比较消耗内存和时间，而这篇中的LightGBM则是基于该局限的一种改进。不熟悉XGBoost的小伙伴可以看看这篇笔记论文解读14——XGBoost：AScalab
对流层的酱猪肘·2023-07-26 01:43

决策树（Decision Tree）

决策树的原理决策树算法是一种基于树结构的分类和回归算法。它通过对数据集进行递归地分割，构建一个树形模型，用于预测目标变量的值。决策树的构建过程基于以下原理：1.特征选择：选择最佳的特征来进行数据集的分割。常用的特征选择指标有信息增益、信息增益比、基尼指数等。2.样本划分：根据选定的特征将数据集划分为不同的子集。每个子集中的样本具有相同的特征值。3.递归构建：对每个子集递归地应用上述步骤，直到满足终
labuladuo520·2023-07-25 23:24

[归纳]强化学习导论 - 第七章：n-step自举(Bootstrapping)

*带控制变量的per-decision方法6.无重要性采样的off-policy学习：n-step树backup算法7.
OneLonelyTree·2023-07-21 14:35

100天100本书-025-高效工作从每天吃三只青蛙开始

2.养成3D好习惯决定（decision），自律（discipline），决心（determination）。首先，下
布克爱读书·2023-07-16 11:19

Decision Tree (Classification & Regression Algorithms)

DecisionTree决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的分类与回归方法。在分类问题中，决策树的每个叶子节点代表一种分类结果，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到叶子节点，得到分类结果。在回归问题中，决策树的每个叶子节点代表一个预测值，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到
Cmy_CTO·2023-07-15 05:06

k8s 查看程序日志输出

总是和k8s大交道，把相关的命令也学习一下查看程序日志输出：kubectllogs-fce202307130100024-gy-decision-xkygl-64f795ff7b-mtr67--tail
weixin_40293999·2023-07-14 01:54

决策树(Decision Tree)

文章目录一、决策树一、决策树决策树在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露
无视警告继续编译·2023-07-13 15:45

决策树(Decision Tree)

文章目录1.决策树简介2.决策树原理2.1引例2.2生成算法2.2.1ID3（信息增益）2.2.2C4.5（信息增益率）2.2.3CART（基尼指数）2.3三种算法的对比2.4剪枝处理2.4.1预剪枝2.4.2后剪枝3.决策树特点4.决策树的Python应用5.源码仓库地址1.决策树简介决策树，顾名思义，就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择，把我们的决策过程整理一下，就可
crossoverpptx·2023-06-21 15:33

决策树（Decision Tree）原理解析：从基本概念到建立模型

目录1.决策树基本概念2.决策树构建过程3.决策树分类和回归4.决策树优缺点5.决策树代码实例决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它基于树形结构进行决策，通过一系列的分裂和判断条件来预测目标变量的值。本文将详细解析决策树的原理，从基本概念到建立模型的过程1.决策树基本概念决策树由节点和边组成，其中节点表示特征或属性，边表示特征的取值。决策树的根节点代表最重要的特征，分支节点代表
旧言.·2023-06-21 06:56

支持向量机-svm

python中SVC函数使用：clf=svm.SVC(C=0.8,kernel='rbf',gamma=20,decision_function_shape='ovr')clf.fi
旺仔菜菜·2023-06-20 10:24

【数据库原理与实践】知识点归纳（上）

第1章数据库系统概述（数据处理技术的发展+数据库的基本概念和特点）一：数据、信息、知识、决策对应：Data、Information、Knowledge、Decision二：数据库技术的产生与发展产生原因
MorleyOlsen·2023-06-14 04:32

Homework 2 - Security Analytics - Decision Tree

1.Useadecisiontreeclassifier(default)totrainandtestthemaliciousURLdataset.(2pt)link:https://www.kaggle.com/akashkr/phishing-url-eda-and-modellingUse30%fortrainingand70%fortestingWhatistheaccuracyscore
王锴KKKKKKyle·2023-06-13 05:58

机器学习 | 决策树 Decision Tree | 概念向

参考视频：【小萌五分钟】机器学习|决策树文章目录决策树是什么（根节点、叶子节点、分支、深度）决策树：分类树——算法思想分类错误率，熵，基尼指数熵（Entropy）基尼指数分类错误率决策树是什么（根节点、叶子节点、分支、深度）AI解释——什么是决策树决策树是一种用于分类和预测的机器学习算法其基本思想是将数据集分成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。在决策树中，每个节点都代表一个
啦啦右一·2023-06-12 16:14

初识决策树（Decision Tree）

今天来看一下西瓜书第四章——决策树。文章目录信息增益增益率基尼系数剪枝处理预剪枝后剪枝连续值与缺失值处理连续值处理缺失值处理决策树，简单来说就是一个树形结构从根节点往叶子节点进行决策，树内部的每一个节点是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。信息增益信息熵是度量样本纯度的一种指标，假设样本集合DDD中第kkk类样本所占比例为pk，k=1,2,⋯ ,
浩然然然·2023-06-12 13:33

《吃掉那只青蛙》前四章读书感悟

概念：1.3D好习惯养成专注的习惯，所要具备3种品质：决定（decision）自律（discipline）决心（determination）2.10/90法则即整个工作的前
捕风的晴天小太阳·2023-06-10 17:04

（翻译）Decision-Making in Driver-Automation Shared Control

人机共驾（SharedControl）中的决策：回顾和展望摘要共享控制框架可以让人类驾驶员与自动驾驶智能体一起工作，同时保持驾驶员的控制能力。人类驾驶员作为人机共驾系统中的重要主体，需要对其认知过程、控制策略和决策过程进行精确建模。由于人的内在特性，驾驶员与自动驾驶智能体之间的交互策略设计给以人为中心的驾驶辅助系统带来了极大的挑战。出现了许多开放式问题，比如人类驾驶员在共享控制框架中扮演什么适当的
「已注销」·2023-06-10 06:37

量纲对回归结果的影响_机器学习基础，回归模型评估指标

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。
虚无是我呀·2023-06-09 12:04

机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法

系列文章目录机器学习神经网络——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录系列文章目录前言一、GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树简介1.1、集成学习1.2、Boosting1.3、AdaBoost1.4、GradientBoosting1
张小鱼༒·2023-06-09 11:26

【机器学习】Decision Tree 决策树算法详解 + Python代码实战

文章目录一、直观理解决策树二、熵的作用三、信息增益四、决策树构造实例4.1问题描述4.2根节点构造五、信息增益率和GINI系数5.1信息增益存在的问题5.2信息增益率5.3GINI系数六、连续值特征划分七、剪枝方法（预剪枝和后剪枝）八、回归问题预测思路九、Python代码实现决策树9.1导入所需要的库9.2构建数据集9.3函数编写9.4测试算法效果十、SkLearn库实现决策树并可视化10.1Gr
WSKH0929·2023-06-08 12:58

决策树（Decision Tree）

1.什么是决策树（DecisionTree）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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱
DouMarK·2023-04-21 06:47

decision tree

referencehttps://www.slideshare.net/jaseelashajahan/decision-trees-91553243https://blog.clairvoyantsoft.com
宣雄民·2023-04-20 23:08

贪吃蛇plus

在decision()函数中添加了根据食物位置决定移动方向的代码。在游戏循环中添加了判断是否使用AI控制蛇的
Hello， world·2023-04-20 19:48

【学习笔记】懂你英语 核心课 Level 5 Unit 3 Part 4（III）词汇 Decision-Making Verbs

【学习笔记】懂你英语核心课Level5Unit3Part4（III）词汇Decision-MakingVerbsresumevt.
豚之大·2023-04-17 12:50

dematel法分析系统中各要素的重要程度

Dematel(Decision-makingTrialandEvaluationLaboratory,决策实验室法)，其是一种运用图论和矩阵工具解释问题的系统分析方法。
spssau·2023-04-16 00:56

You are your own decision maker

考研日记一篇，但是跟学习无关。心理隐隐的很难受，想要找一些出口去分享，不知从哪儿说起，回到文字上都只是表面。最近的自己就像是被各种结婚、求婚、扯证等信息包裹的人，像是一个巧合，但是又突然提醒了我，我23了，一个不太大不太小的年纪。莫名的被信息们裹挟着走向了关于结婚的焦虑。昨晚在得知丫丫计划在明年内结婚的消息，我很难反应过来，听着她不可抑制的聊起男朋友，有一种不太想插话和回应的感觉，我知道我自己在失
Yuki_Aries·2023-04-15 17:34

英语流利说 Level5 Unit3 Part4 Vocabulary:Decision-Making Verbs & Status of Affairs

Decision-MakingVerbsResume,tocontinueorstartagainafterapause.Afterashortinterruption,ourworkresumedandweworkedforanotherhour.Workontheprojectresumedoncewepassedthesafetyinspection.Weresumewatchingthem
LOVQ·2023-04-14 17:19

python3 规则引擎_一种灵活的规则引擎设计

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。
weixin_39976382·2023-04-14 13:12

layout decision

officelayout:maindistinctionistheimportanceplacedontheflowofinformationretaillayout:salesandprofitabilityvarydirectlywithcustomerexposuretoproducts.
素觅清凉·2023-04-13 17:56

Machine Learning: Decision Tree

UnderstandingDecisionTreesWhataredecisiontrees?Decisiontreeisapowerfulmachinelearningalgorithmcapableofperformingregressionandclassificationtasks.Alsodecisiontreesarethefundamentalcomponentsofarangeof
rayhezack·2023-04-12 01:59

Katalon 控制语句[Control Statements](V5.10.0)

本文转自Katalon和其他编程语言类似，也提供了控制语句操作的功能，想If/Else、For/While、Try/Catch等，以下是在Katalon中能实现的几种控制情况1、决策语句(Decision-makingstatements
Avey777·2023-04-11 01:58

Level5-Unit3-Part4-Vocabulary

Decision-MakingVerbsResume:恢复tocontinueorstartagainafterapause.Afterashortinterruption,ourworkresumedandweworkedforanotherhour.Workontheprojectresumedoncewepassedthesafetyinspection
面码是个小小仙女·2023-04-10 03:24

好决策的方法论 | Different approaches for a better decision-making

生活中每天都会遇到大大小小的各种选择，把近期各种书籍、文章中关于“决策”的不同方法论在这里做了一个小的总结。这里总结的内容不是要把一个问题用各种方法剖析清楚，而是为解决问题通过不同的视角提供线索。Decisionmaking1.三步检验法建立反对派从反对派的角度客观的寻找这个决策的弱点进行“攻击”。从远处看，用10/10/10法则重新审视（单位：分钟/月/年）站在10分钟后，10个月后，甚至10年
Trekcess·2023-04-08 21:21

C6_Decision Tree 决策树初探 以及安装Graphviz可视化生成的决策树

决策树和svm一样是一种通用机器学习算法既可以做回归，也可以做分类同时也是RandomForest随机森林的基本组件iris数据集安德森鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。部分数据image.pngtrain这里我们就是用DecisionTreeClassifier简单的fit了这些数据。然后将它输出成一个graphviz文件，使用这个文件我们就可以讲生成的决策树可视化。生成的文件当然，只
DIO哒·2023-04-08 20:03

数据挖掘：决策树 Decision Trees

@[toc]BuildingDecisionTreesUseatop-downapproach,staringfromtherootnodewiththesetofallfeaturesAteachparentnode,pickafeaturetosplittheexamples.FeatureselectioncriteriaMaximizevariancereductionforcontinu
Cache_wood·2023-04-08 19:44

HM 复现论文 ——《Fast Intra Mode Decision for High Efficiency Video Coding》

在大致了解了HEVC编码标准后，这段时间我也开始尝试在HM-16.22中复现一些算法。这篇博客主要用于记录进一个月来的工作情况。复现的论文标题为FastIntraModeDecisionforHighEfficiencyVideoCoding，作者为HaoZhang和ZhanMa。论文下载链接:这个一、论文解读论文中提出的三个加速算法1逐步进行的模糊搜索这是一种由大步长开始，渐渐缩小首先需要引入一
qq_51303289·2023-04-06 03:20
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