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David Silver UCL强化学习课程学习笔记二之Markov Decision Processes 马尔可夫决策过程

Lecture2:MarkovDecisionProcesseshttps://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/MDP.pdfMarkovProcesses几乎所有的强化学习问题都可以表述为马尔可夫决策过程为题，而马尔可夫过程中的状态均满足马尔可夫性。根据定义式，马尔可夫状态包含了其history中全部的状态信息，即该状态是下一状态的充分

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:53

机器学习算法系列（十七）-决策树学习算法（Decision Tree Learning Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：一丢丢编程知识一、引言在生活中，每次到饭点时都会在心里默念——“等下吃啥？”，可能今天工作的一天了不想走远了，这时我们会决定餐厅的距离不能超过两百米，再看看自己钱包里的二十块钱，决定吃的东西不能超过二十，最后点了份兰州拉面。从上面的例子中可以看到，我们今天吃兰州拉面都是由前面一系列的决策所决定的。图1-1 如图1-1所示，将上面的决策过程用一颗二叉树来表示，这个树就

·2022-02-16 15:22

an important decision made with the help of other people

Youshouldsay:WhenithappenedWhohelpedyoutomakethedecisionAndhowyoufeltaboutitOK,Iwouldliketosharewithyouthetimewhenimadethedecisiontochoosemymajor.Asyouknow,Duetotheimplementationofcompulsoryeducation,

Tommmmm·2022-02-14 12:09

统计学习方法李航决策树模型 python sklearn 实现及课后习题

李航决策树（decision）是一种基本的分类与回归算法。决策树呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

蒜苗爱妞妞·2022-02-11 16:16

decision tree

ID3C4.5CART比较ID3（以信息增益为准则选择信息增益最大的属性）缺点信息增益对==可取值数目较多的属性==有所偏好，比如通过ID号可将每个样本分成一类，但是没有意义。（具体原因请查信息增益的数学公式）ID3只能对离散属性（标称型数据）的数据集构造决策树，即只能应用于分类问题。ID3对缺失值敏感C.5(以信息增益率为准则选择信息增益率最大的属性)对ID3的改进对于离散值处理与ID3一致；可

MagicDong·2022-02-10 23:37

英语流利说 Level5 Unit3 Part4-Decision-Making Verbs

Decision-MakingVerbs决策的动词Resume:tocontinueorstartagainafterapause.（中断后）重新开始:暂停后继续或重新开始。

karen_ffda·2022-02-10 10:57

accountable

基础篇）词：accountable英英释义：responsiblefortheeffectsofyouractionsandwillingtoexplainorbecriticizedforthem例句：Decision-makersmustbeaccountablefortheiractions

岁月静好_现象英语·2022-02-08 21:57

《人工智能开源与标准化研究报告》：开源技术如何助推人工智能第三次浪潮

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·2022-02-08 18:42

升级你的人生，从吃掉那只青蛙开始

002养成3D好习惯为了养成专注的习惯，你需要决定（decision）、自律（discipline）和决心（determinatio

冬夏2022·2022-02-03 03:56

机器学习 — Decision Tree

1个月未更新了，年底事情比较多（社畜都懂得~）。上月底报名了百度飞桨的一个常规赛--MarTechChallenge点击反欺诈预测，搞了一周（社畜只能下班熬夜搞!），运气比较好，水到了Top1。这个比赛是常规的结构化比赛，主要就是根据业务理解进行特征工程+LGB/XGB集成模型调参、融模。但如果想对这些Boosting算法用起来得心应手的话，还是先要把决策树弄明白。这个非常重要的机器学习模型有很多

·2022-01-10 12:56

打卡3本书10句话-01

为什么精英可以打造10倍高效团队15团队，可谓是“国之重器”团队是一个有力的武器团队法则带来的奇迹团队的误解团队的科学性A：aim目标设定，B：boarding人员选择，C：communication沟通，D：decision

·2022-01-07 22:49

打卡3本书10句话-01

151.团队，可谓是“国之重器”2.团队是一个有力的武器3.团队法则带来的奇迹4.团队的误解5.团队的科学性6.A：aim目标设定，B：boarding人员选择，C：communication沟通，D：decision

wuxiumu·2022-01-07 22:40

【机器学习】基于决策树的隐性眼镜选择

3.实验知识点香农熵信息增益4.实验环境python3.6.55.预备知识Python编程基础准备工作点击屏幕右上方的下载实验数据模块，选择下载decision_tree_glass.tgz到指定目录下

小天才才·2021-10-12 14:58

Python机器学习（二）：决策树(Decision Tree-DTs)

Python机器学习（二）：决策树(DecisionTree-DTs)目录：Python机器学习（二）：决策树(DecisionTree-DTs)一、什么是决策树1.基本概念2.决策树算法的核心问题3.决策树的优缺点二、决策树的原理1.ID3算法1.1ID3算法步骤1.2信息熵、条件熵和信息增益2.C4.5算法2.1信息增益率2.2C4.5剪枝2.3C4.5算法的缺点3.CART算法3.1CART

~宪宪·2021-10-07 14:01

机器学习Decision Tree

研究了一个星期多的DecisionTree，简单的做一下记录。决策树的目的是为了产生一颗泛化能力强，处理未见实例强的决策树，基本流程就是分治。下面是决策树学习的基本算法（参考南京大学机器学习周志华教授课件）：决策树算法主要讲解一下ID3决策树，ID3是通过informationentropyorGini计算最大样本信息增益，之后对样本通过该特征进行划分，以此递归形成决策树。递归的三种终止方式：1：

披风海胆放·2021-06-27 12:56

决策树Decision Trees - Introduction(ID3)

你在一生中遇到各种不同的人，在有了一些经验后，你知道自己喜欢哪种类型的人。于是在遇见新人类时，很多时候你可以判断自己是否喜欢它们，通过经验知道的，然后不通过大脑感觉。我们通过建立相似的机制。我们来假设你遇到了一些人，你不希望vmpires成为你的未来的朋友，所以你做出以下的列表，判断他们是否是吸血鬼。观察这个数据集后，我们画出一个树来判断是否是吸血鬼因为画出这棵树可以帮助我们做出选择，所以我们称之

Lexie_qiqi·2021-06-24 10:55

女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？

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·2021-06-23 01:31

Chapter 3 - Splitting datasets one feature at a time: decision trees

TreeconstructionDecisiontreesPros:Computationallycheaptouse,easyforhumanstounderstandlearnedresults,missingvaluesOK,candealwithirrelevantfeaturesCons:PronetooverfittingWorkswith:Numericvalues,nominalv

mofii·2021-06-10 14:30

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),ID3算法，C4.5算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree),CART算法，剪枝及python实现统计学习方法第五章：决策树(decisiontree),ID3算法，C4.5算法及p

无限大的饿·2021-06-05 23:51

60行代码徒手实现深度神经网络

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·2021-06-05 20:29

《决策的智慧》读书笔记

life＝［decision,decision,decision...］写在前面-最近困扰我的需要做出决策的问题（1）现阶段怎样选择职业生涯，创业公司还是大公司（2）大数据很火，是否需要转过去（3）当工作和健康

skywalker·2021-05-19 23:18

Decision

Idonotknowifihavedoneawrongchoice:giveupARpositioninforeigncompaniesandchooseKDC.

知鹿·2021-05-16 23:22

20210512_25期_集成学习(下)_Task13_Stacking集成学习算法

代码实例13.2.1简单堆叠3折CV分类13.2.2简单堆叠3折CV分类13.2.3堆叠5折CV分类与网格搜索(结合网格搜索调参优化)13.2.4在不同特征子集上运行的分类器的堆叠13.2.5ROC曲线decision_function

余柳成荫·2021-05-13 22:25

决策树Decision Tree

决策树：ID3：其核心是在决策树的各级节点上，实用信息增益（informationgain）作为属性的选择标准，来帮助确定生成每个节点是所应采用的合适属性。ID3只是用于处理离散的描述属性。C4.5:相对于ID3的改进是使用信息增益率来选择节点属性。C4.5技能处理离散的描述属性，也能处理连续的描述属性。CART：是一种十分有效的非参数分类和回归方法，通过构建树、修剪树、评估树来构建二叉树。当终结

Vince_zzhang·2021-05-13 12:58

Parallel Implementation of Decision Tree Learning Algorithms

1.Intro和其他分类方法相比，建立Decisiontree更快，而且有时候能够获得相近或者更高的准确率但是，决策树的并行实现有几个难点：树的形状是不规则，而且是运行时才确定的，static的分配策略会造成imbalance问题；树的一个node的子node并行执行时，它们需要父节点的部分数据，因此需要processor间data移动，如果数据划分的不够好，poorlocality会降低性能2.

世间五彩我执纯白·2021-05-13 08:23

杭州培森教育：名校留学生告诉你雅思之路该怎么走！

记得11月份那天，刷格大的网站，发现decision的状态从nodecision变成了conditional,心里小小地欢喜了一下。焦急地等待了

杭州培森教育·2021-05-06 16:18

Make a decision

我想我已经没有办法去尊重我的父亲，因为他的多次出轨。虽然转念一想，他出轨并非背叛的是我，是我的母亲，而母亲却也对此熟视无睹。那我在气什么呢，气他对家庭的不忠诚，气他的表现让我不相信男人，觉得男人都容易出轨。但我不想拿自己的婚姻去惩罚任何一个人，包括和我本该共度余生的人。现在的自己，好累好累。生气却也无力，没有办法狠心带着母亲离开这个家，因为没有经济基础，自己还是花着父亲的钱读完了大学。妈妈现在负债

MinzeTeng·2021-05-05 01:09

数量生态学||多元回归树

多元回归树（MultivariateRegressionTrees，MRT）是单元回归树的拓展，是一种对一系列连续型变量递归划分成多个类群的聚类方法，是在决策树(decision-trees)基础上发展起来的一种较新的分类技术

周运来就是我·2021-05-02 12:32

最全 14 张思维导图：教你构建 Python 编程的核心知识体系！

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|顶级程序员本文主要涵盖了Python编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库）。

数智物语·2021-04-27 15:43

Decision Tree决策树

先来看个例子一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：女儿：多大年纪了？母亲：26。女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。女儿：收入高不？母亲：不算很高，中等情况。女儿：是公务员不？母亲：是，在税务局上班呢。女儿：那好，我去见见。这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以

ColleenKuang·2021-04-21 17:57

金三银四跳槽季，程序员面试必备书单

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·2021-04-18 05:46

decision插件详解--核心插件Ribbon负载均衡器

所以在decision中，对Ribbon的拦截和增强是其实现动态路由的核心操作，所以咱们今天从Ribbon的源码出发，一起来解密decision对Ribbon做了什么处理，来达到动态路由的效果。

IRONMAN_kd·2021-03-16 15:37

Decision基于java-agent实现微服务的环境治理

Decision--基于java-agent实现微服务的动态路由前言随着技术不断的发展，在业务规模化和研发效能提升等因素的驱动下，大多数公司都逐步从单体架构演变到微服务架构。

IRONMAN_kd·2021-03-16 15:25

机器学习之决策树(手推公式版)

文章目录前言1.分类树2.划分标准2.1信息增益2.2增益率2.3基尼系数3.剪枝策略3.1预剪枝3.2后剪枝4.模型实现结束语前言决策树(Decision(Decision(DecisionTree

夏小悠·2021-02-02 14:41

做一个温暖的人，浅浅说轻轻爱

电话那端的小妹并没有丝毫动摇我并不坚定的decision。咋拌馅呢？土豆擦成细细的丝，清水泡掉粘性，去除多余的水份，然后尖椒葱花碎炒出香味......来不及蚝油香料的絮叨，小妹已然惊呼

yanling5131·2021-01-22 23:53

机器学习笔记——决策树（Decision Tree）

机器学习笔记——决策树（DecisionTree）什么是决策树决策树中的分类器决策树中的参数如何求解参数ID3与C4.5ID3(IterationDichotomister3)C4.5什么是决策树简书作者：格物致知Lee的文章决策树(DecisionTree)开场对决策树的描述很直观。相亲确实是一个决策的过程，比如女方对男方身高、学历、工作、家庭等特征与自己心里预期进行比较，比较的过程就是一个决策

Levi_wlx·2020-12-15 23:28

python 随机森林调参_Python机器学习实践：随机森林算法训练及调参-附代码

原标题：Python机器学习实践：随机森林算法训练及调参-附代码文章发布于公号【数智物语】(ID：decision_engine)，关注公号不错过每一篇干货。

weixin_39980596·2020-12-11 11:54

决策树Decision Tree

决策树是一种解决分类问题的算法。常用的决策树算法有：ID3算法ID3是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。C4.5算法他是ID3的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。CART（ClassificationandRegressionTree）这种算法即可以用于分类，也可以用于回归问题。CART算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。决策树学习的

麦芽maiya·2020-11-26 19:14

《LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree》论文笔记

1简介本文根据2017年microsoft研究所等人写的论文《LightGBM:AHighlyEfficientGradientBoostingDecisionTree》翻译总结。GradientBoostingDecisionTree(GBDT)已是一个流行的机器学习方法，也存在一些实施，例如XGBoost和pGBRT。可以进行多类别分类、点击率预测、学习排名等应用场景。但他们的效率和可扩展性还

zephyr_wang·2020-10-23 15:58

决策树(Decision Tree）算法详解及python实现

前言本人大数据专业初入大三刚刚接触机器学习这一课程，最近在学习这本书《机器学习实战》，第三章的内容就是决策树，概念非常简单，但是实现的话根据不同聚类情况要做出不同调整会有些许难。当然初入一些算法和机器学习的一些库还不是很熟练掌握，有待提升自己的编程结合能力。在此领域本人有诸多不明确疑问，可能文章会有些许错误，望大家在评论区指正，本篇文章错误将会不断更正维护。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可

master_hunter·2020-10-13 10:34

计算广告（1）：计算广告基础

attitude）三个大阶段，或者进一步分解为曝光（exposure）、关注（attention）、理解（comprehension）、接受（acceptance）、保持（retention）与决策（decision

weixin_30887919·2020-09-17 02:34

利用sklearn 实现SVM分类

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

杰克121·2020-09-16 23:50

RF, GBDT, XGBOOST 之 GBDT

主要目的是以后忘了的时候可以不用去网上找各种资料，内容有从其他地方摘录，也有自己总结，转载请注明出处其实WikipediaGBDT对算法写的最清楚，从gradientboosting到gradientboosting(decision

昵称123333·2020-09-16 23:27

利用sklearn.svm分类后如何画出超平面

model_selection.train_test_split(x,y,random_state=1,test_size=0.3)classifier=svm.SVC(kernel='linear',gamma=0.8,decision_function_shape

fff2zrx·2020-09-16 23:32

51Nod 1264：线段相交（计算几何）

51Nod1264：线段相交Decision给出平面上两条线段的两个端点，判断这两条线段是否相交（有一个公共点或有部分重合认为相交）。如果相交，输出"Yes"，否则输出"No"。

_执念_·2020-09-16 22:13

sklearn之svm-葡萄酒质量预测(8)

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

麦好·2020-09-16 22:08

MC/DC(Modified Condition/Decision Coverage)修正条件判定覆盖

定义：ModifiedCondition/DecisionCoverage——everypointofentryandexitintheprogramhasbeeninvokedatleastonce，everyconditionintheprogramhastakenallpossibleoutcomesatleastonce，andeachconditioninadecisionhasbeen

测试菜鸟·2020-09-16 17:46

判定覆盖(Decision coverage)

比“语句覆盖”稍强的覆盖标准是“判定覆盖”(或称分支覆盖)标准。含义是：执行足够的测试用例，使得程序中的每一个分支至少都通过一次。对图6.4的程序，如果设计两个例子，使它们能通过路径ace和abd，或者通过路径acd和abe，就可达到“判定覆盖”标准，为此，可以选择输入数据为：①A=3，B=0，X=1(沿路径acd执行)；②A=2，B=1，X=3(沿路径abe执行)程序中含有判定的语句包括IF-T

Ikeepmoving·2020-09-16 16:22

kaldi 学习笔记-三音素训练1(Decision Tree)

开始介绍kaldi三音素训练大致流程。本文主要介绍决策树（DecisionTree）部分。1.acc-tree-statsUsage:acc-tree-stats[options]输入：模型，特征，对齐序列输出：决策树的统计量首先读入TransitionModel，从contex_indep.csl中读取要训练的所有三音素，保存在AccumulateTreeStatsInfo对象的ci_phone

别水贴了·2020-09-16 09:23

数据为什么要可视化？如何可视化？

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