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Python吴恩达深度学习作业7 -- 深度神经网络的正则化

#importpackagesimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromreg_utilsimportsigmoid,relu,plot_decision

Puzzle harvester·2022-11-19 22:51

sklearn.svm.SVC中decision_function_shape问题

svm支持向量机设计二分类问题，当遇到多分类问题时需要构造多类分类器，主要有两种方法：一种是直接法，直接在目标函数上进行修改，一般计算相对复杂；另一类是间接法，通过组合多个二分类器来实现，常见方法有one-versus-one(一对一),one-versus-all(一对多)。1.one-versus-one(简称ovo):在任意两类样本之间设计一个svm，n个样本类别就需要n(n-1)/2个sv

youtaidudewamao·2022-11-19 09:28

【Sklearn】【API详解】【SVM】sklearn.svm.SVC参数详解（一）

目录1.前言2.简介3.语法3.1API形式3.2参数说明3.3属性说明4.方法说明4.1decision_function(X)4.2fit(X,y,sample_weight=None)4.3get_params

拾夕er·2022-11-19 09:54

支持向量机（sklearn.svm.svc）中的参数

shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape

小白学算法·2022-11-19 09:30

使用Decision Tree对MNIST数据集进行实验

之前已经对MNIST使用过SVM和KNN的方法进行分类，效果看起来还不错。今天使用决策树来实验，看看结果如何。使用的DecisionTree中，对MNIST中的灰度值进行了0/1处理，方便来进行分类和计算熵。使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下，分类结果的正确率如何。实验结果如下。#Testchangepixeldataintomorecategoriesthan0/1:#int(

arthur503·2022-11-19 08:43

决策树（Decision Tree）

一、理论介绍决策树(DecisionTree，DT)，亦称“判定树”，是以实例为基础的归纳学习算法，它根据样本的特征，按照一定规则将无序的样本分裂成不同的分支，从而达到分类或回归的目的。其最早由HuntE于1966年提出[1]。1.1决策树的生成使用决策树算法进行分类或回归通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。对于具有m个样本的数据集，即每个样本有n个特征，K个标签，假设其特征属性

linxi2619·2022-11-19 01:51

Decision Tree算法（决策树）

DecisionTree算法（决策树）1.定义决策树是一种十分常用的分类方法。决策树是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。2.主要思想决策树

NancyO_O·2022-11-19 01:05

autoware decision maker.cpp代码学习-01

有一点首先要明确，本文只是讲述autoware里面op_planner里面决策模块。一个behavior状态机的实现在behaviorstatemachine.cpp中，主要介绍了不同行为状态下的相互流向关系，如果写过matlabstateflow的人肯定一看就明白。代码也并不复杂，复杂的是对一个状态机是根据不同条件来驱动的，要想改好状态机，需要熟悉整个机器大程序的数据流向，和具体每个条件的定义。

荆棘妖怪·2022-11-16 18:20

autoware-Decision Maker

weixin_35536487·2022-11-16 18:15

AUTOWARE架构

AUTOWARE架构传感层（Sensing）计算层（Computing）感知（Perception）定位（Localization）检测（Detection）预测（Prediction）决策（Decision

dinghhhhh·2022-11-16 18:31

ML入门2.0 -- 手写决策树（Decision Tree）

ML入门2.0手写决策树（DecisionTree）决策树简介决策树原理决策树举例实验截图：数据集导入使用ID3分类算法使用C4.5（这里是J48）手写ID3运行结果：完整版程序见githhub决策树简介DecisionTree中文称为决策树，是ML中第二种十分经典的算法，顾名思义其算法结构为树形结构，与上一篇博客中介绍的KNN类似都可以用来解决分类问题的算法。决策树由下面三种元素构成：根结点：样

maschinist-lzy·2022-11-16 09:04

机器学习-决策树（Decision Tree）基础篇

目录一、决策树是什么1-1、决策树学习基本算法1-2、特征选择1-3、信息熵1-4、信息增益二、决策树的构建2-1、数据处理2-2、信息熵的计算2-3、决策树模型构建2-4、决策树可视化2-5、整体代码一、决策树是什么（1）决策树是一种基本的分类与回归方法。（2）决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。（3）用决策树分类：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

库里不会写代码·2022-11-16 09:00

机器学习入门与Python实战（五）：决策树分类 Decision Tree

目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类

flare zhao·2022-11-16 09:29

决策树（Decision Tree）-机器学习ML

参考：1.《统计学习方法》李航2.https://baike.baidu.com/item/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/10377049?fr=aladdin3.http://www.jianshu.com/p/6eecdeee50124.http://blog.csdn.net/bigbigship/article/details/509913705.https://

HelloZEX·2022-11-16 09:28

sklearn基础篇（六）-- 决策树（decision tree）

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。决策树学习算法包括3部分：特征选择、树的生成和树的剪枝。常用的算法有ID3、C4.5和CART。想象一下，你想要区分下面这四种动物：熊、鹰、企鹅和海豚。你的目标是通过提出尽可能少的if/else问题来得到正确答案。你可能首先会问：这种动物有没有羽毛，这个问题会将可能的动物减少到只有两种。如果答案是“

长路漫漫2021·2022-11-16 09:57

支持向量机-关于predict_proba、decision_function

前一篇文章中，对prob=pd.DataFrame(clf.decision_function(Xtest))prob.loc[prob.iloc[:,0]>=0.13157937002761821,"

烧灯续昼2002·2022-11-15 16:13

机器学习极简入门笔记-3-有监督学习进阶-SVM、SVR直观理解

SVMimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVC#"Supportvectorclassifier"#定义函数plot_svc_decision_fu

南鸢北折·2022-11-15 09:20

12个领域，55部分， AI 学习资源全整理

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_30642561·2022-11-14 07:32

[经典论文分享] Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

1背景无聊时看群聊发现在半年前2021年7月左右新出了一个方法，叫做decisiontransformer。一直以来都是对attention机制大家族保持着崇高的敬意，于是找到了这篇文章看了一下。看完之后感觉并不是很惊喜，也可能是期待太高。文章核心做的工作是给出了一种新的深度强化学习训练模式，使得能够更加‘端对端’地去用transformer大家族去拟合和训练。截止2022年1月22日，这篇文章在

普通攻击往后拉·2022-10-27 18:34

NLP学习笔记３--Lecture/Decision Tree 、Random Forest、 XGboost

WHAT'SNLP?目录WHAT'SNLP?NLP技术四个维度：NLP的应用场景：决策树熵ID3算法C4.5算法CARTTreeensemblelearning随机森林XGBoost陈天奇的设计理念biasvariancetradeoff如何做ensemble？训练中试图优化的是什么东西？？如何去学习每一个树（fk）如何定义目标函数？如何做gradientboosting？重点：如何定义XGBoo

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

python机器学习之决策树（decision tree）

文章目录前言一、环境二、运用决策树进行分类1.数据预处理，划分数据集2.调用决策树分类器进行分类3.graphviz工具画决策树图像4.画出分类后样本点的分布图像5.模型评估三、决策树进行回归（待更新）前言以鸢尾花数据为例，介绍决策树及python实现一、环境操作系统：windows10IDE:pycharm(python3.9)浏览器：MicrosoftEdge二、运用决策树进行分类1.数据预处

英雄各有见·2022-10-15 17:11

【模式识别与人工智能】【实验报告合集】Bayes + Fisher + PCA + Decision Tree + KNN + K-Means + SVM

目录实验一Bayes分类器设计一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验要求五、实验结果六、实验分析实验二基于Fisher准则的线性分类器设计一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验要求五、实验结果六、实验分析实验三基于PCA变换的特征提取一、实验目的二、实验原理三、实验内容四、实验要求五、实验结果六、实验分析实验四决策树一、实验目的二、实验原理1.决策树的基本概念2.如何生成决策树3.ID

舞果sight·2022-10-07 07:37

通过例子来感受神经网络的优越 (logistic 回归 vs 神经网络)

importtorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_decision_boundary

hxxjxw·2022-09-30 07:40

Global Optimization via Optimal Decision Trees

摘要全局优化文献非常重视将棘手的优化问题简化为更易于处理的结构化优化形式。为了实现这一目标，许多现有方法仅限于对使用可能数学原语子集的显式约束和目标进行优化。这些在出现更一般的显式和黑盒约束的实际环境中受到限制。利用混合整数优化(MIO)的显着速度改进和机器学习的最新研究，我们提出了一种使用具有超平面的最优决策树(OCT-Hs)来学习全局优化问题的MIO兼容近似的新方法。这种约束学习方法只需要一个

zzzzz忠杰·2022-09-21 07:19

案例：决策树decision tree泰坦尼克号幸存者预测

案例包括：（1）数据预处理（2）模型训练（3）做优参数组合选择（交叉验证）1数据预处理importpandasaspddefread_data(path):"""数据预处理"""df=pd.read_csv(path,index_col=0)#丢弃无用数据df.drop(['Name','Cabin','Ticket'],axis=1,inplace=True)#处理性别数据df['Sex']=(

喜欢请人吃饭的程序媛·2022-09-12 07:29

SAP UI5 Decision Table 的特性介绍

刷新数据对象(RefreshDataObject)刷新数据对象功能读取数据对象的属性并自动获取预定义的结果属性。剪切/复制/粘贴Copy选项用于复制特定行，并且可以使用Paste选项将其插入到决策表的任何其他行中。剪切选项用于删除特定行，也可以使用粘贴选项将其插入到决策表的任何其他行中。命中政策对于决策表规则，开发人员可以指定规则引擎应如何获取结果。两种类型的命中策略是首次匹配和全部匹配,我们可以

·2022-09-04 20:49

机器学习（8）sklearn画决策树（回归树）

_classes.Decision

Struart_R·2022-09-01 07:37

《机器学习实战》之决策树

http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树

潘让·2022-09-01 07:28

【Pytorch神经网络实战案例】06 逻辑回归拟合二维数据

importsklearn.datasetsimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromLogicNet_funimportLogicNet,plot_losses,predict,plot_decision_boundary

LiBiGo·2022-08-11 07:22

决策树(decision tree)——(2)生成算法

**注：本博客为李航《统计学习方法》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自李老师和周老师的书籍内容。本章将介绍决策树学习的生成算法．首先介绍ID3的生成算法，然后再介绍C4.5中的生成算法．这些都是决策树学习的经典算法.ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树．具体方法是：从根结点（rootnode）开始，对结点计算所有可能的特征

猿童学·2022-08-06 07:53

Python数据分析与机器学习21- 逻辑回归项目实战5-阀值

文章目录一.Scikit-Learn阀值概述二.代码实现参考：一.Scikit-Learn阀值概述Scikit-Learn不允许直接设置阈值，但它可以得到决策分数，调用其decision_function

只是甲·2022-07-23 07:06

sklearn决策树（Decision Trees）模型

决策树（DT）是一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法。其目的是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以被看作是一个分片的常数近似。决策树的一些优点：易于理解和解释。树可以被视觉化。需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据规范化，需要创建虚拟变量并删除空白值。但是请注意，这个模块不支持缺失值。使用树的成本（即预测数据）与用于训练树的数据点的数量成对数关系

qq_27390023·2022-07-22 07:22

西瓜书学习笔记第4章（决策树）

postpruning)4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理4.4.2缺失值处理4.5多变量决策树4.1基本流程亦称"判定树"根据上下文，本书中的"决策树"有时是指学习方法，有时是指学得的树.决策树（decision

Halozzk·2022-07-21 10:32

【datawhale202207】强化学习：强化学习基础

智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action），这个动作也称为决策（decision）。

SheltonXiao·2022-07-13 07:29

线性SVM决策过程可视化

将上述过程包装为函数绘制思路：获取数据集的横纵坐标最大值及最小值（xlim，ylim）将横纵坐标轴平均分为n份（axisx，axisy）通过meshgrid函数进行广播，生成网格点（xy）通过SVC.decision_function

圻子-·2022-07-09 07:53

AI遮天传 ML-KNN

我们之前学习的方法如决策树、回归分析、贝叶斯分析都可以看作是三步走的学习方法，即：估计问题的特征(如分布)做出模型假设(LSE、Decision、Tree、MAP、MLE)找到最优的参数那么有没有一种学习方法不遵循模型假设

老师我作业忘带了·2022-07-08 20:09

决策树（decision tree）（笔记）

最近在自学图灵教材《Python机器学习基础教程》，在csdn以博客的形式做些笔记。决策树是广泛用于分类和回归任务的模型。本质上，它从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论。想象一下，你想要区分下面这四种动物：熊、鹰、企鹅和海豚。你的目标是通过提出尽可能少的if/else问题来得到正确答案。你可能首先会问：这种动物有没有羽毛，这个问题会将可能的动物减少到只有两种。如果答案是“有”，你可以

叫Lzy·2022-06-26 07:51

机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)目录决策树(DecisionTree)信息熵条件熵信息增益基尼系数决策树主要优缺点：剪枝处理随机森林本文是本人学习决策树时候的笔记，可能很对地方不是比较专业，主要为去理解相关概念为主~这是我的第一篇博客，若博客有错误欢迎大家指出~本博客后续也会不断更新~信息熵文献参考引用：·知乎：忆臻·知乎:林君·知乎：许铁-巡洋舰科技信息熵概念：信息熵把信息中排除了冗余信息后的

康康好老啊·2022-06-26 07:49

机器学习笔记——决策树(Decision Tree)（1）

决策树1.引入 1.1定义决策树，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，就可以发现，该过程实际上就是一个树的模型。比如相亲的时候：我们可以认为年龄，长相，收入是一个人的三个特征，每次我们做出抉择都是基于这三个特征来把一个节点分成好几个新的节点。一颗完整的决策树包含以下三个部分：1.1.1根节点：就是树最顶端的节点，比如上面图中的“

江正阳·2022-05-23 07:15

机器学习——决策树（decision tree）

白天数糖晚上数羊·2022-05-22 07:44

Easy RL：强化学习教程：什么是强化学习

智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action），这个动作也称为决策（decision）。然后这个动作会在环境中被执

人邮异步社区·2022-05-17 16:16

决策树桩(Decision Stump)

1.何为决策树桩？单层决策树（decisionstump），也称决策树桩，它是一种简单的决策树，通过给定的阈值进行分类。从实际意义上来看，决策树桩根据一个属性的单个判断(但是实际上待判断的物体具有多个属性)就确定最终的分类结果。这种特性比较适合做集成学习中的弱学习器，因为其至少比随机的效果好一些，又计算较为容易。2.关键问题根本目的：通过选择一个合适的决策树桩(弱学习器)，使得物体类别识别准确率尽

身影王座·2022-05-13 17:17

python机器学习二分类混淆矩阵_机器学习实战_分类（二）

但是由于随机森林分类器的工作方式，RandomForestClassifier不提供decision_function()方法。相反，它提供了predict_proba()方法。

秘密星星·2022-04-19 07:00

决策树-Decision Tree

决策树1基本概念信息量：度量一个事件的不确定性程度，不确定性越高则信息量越大，一般通过事件发生的概率来定义不确定性，信息量则是基于概率密度函数的log运算I(x)=−log⁡p(x)I(x)=-\logp(x)I(x)=−logp(x)信息熵：衡量的是一个事件集合的不确定性程度，就是事件集合中所有事件的不确定性的期望H(x)=Ex_X[I(x)]=Ex_X[−log⁡p(x)]=∑x∈X[−p(x

如是我闻CsDn·2022-04-18 07:37

高校人工智能专业报考指南