decision 第9页

JS 实现点击按钮实现超链接功能

hzp666·2020-09-16 01:08

sklearn决策树类库使用小结

搏击俱乐部_·2020-09-14 19:14

决策树(Decision Tree)

决策树(DecisionTree)基本概念决策树是以树状图为基础的、基于特征的、有监督的、贪心的、学习算法。决策树可以是二叉树也可以是非二叉树，其输出结果是一些进行判别的规则。决策树由节点和有向边组成，内部的节点表示一个特征（属性），叶子节点表示一个分类。决策树可以用于分类问题也可以用于回归问题。对于分类问题，利用决策树进行预测时，将样本实例输入决策树，经过决策树内部的判别规则，最终会将样本实例分

GarryLau·2020-09-14 19:23

R语言运算符

学习借鉴链接：https://www.w3cschool.cn/r/r_decision_making.html运算符是一个符号，通知编译器执行特定的数学或逻辑操作。

葑歆·2020-09-13 06:36

决策树模型(Decision TreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：NaiveBayes、TAN、BAN和GBN。应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习，即从样本数据中构造分类器，包括结构学习和CPT学习；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推

zhangtian6691844·2020-09-12 21:16

7.n步自举n-step bootstraping--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录n步自举n-stepbootstraping前言n-stepTD预测n-stepSarsan-step离线策略学习*带控制变量的per-decision方法n-step树备份算法（无重要性采样的

EdenJin·2020-09-12 16:09

HomeFinder Revisited: Finding Ideal Homes with Reachability-Centric Multi-Criteria Decision Making

论文传送门视频摘要找到一个理想的家是一个艰难而又艰辛的过程。这一过程中最关键的因素之一是家庭所在地和相关兴趣点(如工作场所和娱乐设施)之间的可及性。然而，这种重要性在现存的房地产系统中是没有被认识到的。通过在寻找理想住宅的背景下描述用户需求和分析任务，我们设计了ReACH，这是一个新颖的可视分析系统，可以帮助人们根据包括可达性在内的多种标准来寻找、评估和选择住宅。此外，我们开发了一个改进的数据驱动

algzjh·2020-09-12 10:55

Spring Security 自定义access decision使用SpEL

元素的access-decision-manager-ref属性来指明一个实现了AccessDecisionManager的SpringBean。

iteye_11819·2020-09-12 09:55

Ecology8门户集成FineReport10.0(ajax error修改版)

1、部署FR10.0参考文档http://help.finereport.com/doc-view-765.html本文中的访问路径均为http://localhost:8080/webroot/decision

woobol·2020-09-11 21:03

支持向量机(SVM)和决策树(Decision Tree)简介

小目录一、支持向量机(SVM)1.线性可分的支持向量机2.近似线性可分的支持向量机二、决策树(DecisionTree)一、支持向量机(SVM) 主要思想：找一个超平面，使其尽可能多地将两类数据点分开，还要使得分开的数据点距分类面尽可能地远.1.线性可分的支持向量机设有一组观测样本：D={(xi,yi)∣ i=1,2,⋯ ,n,xi∈X⊆Rm,yi∈{1,−1}}\smallD=\lbrac

zhouchangyu1221·2020-09-11 20:51

不同算法概念理解（svm,logit,neural network,decision tree,random forest）

最近看了一下（svm,logit,neuralnetwork,decisiontree,randomforest）算法的基础概念，把这些算法涉及到的特征点，记录下来，以便以后用于理解和比较。概念SVMLogitData,classifier,optimization,kernelling,hyperplaneY=ax+bY=f(x),Ө,X,X多类别：（两两，1和其他）F(x)=(0,1)香蕉、苹

Hans.liang·2020-09-11 19:27

LR VS D-Tree VS SVM

http://www.edvancer.in/logistic-regression-vs-decision-trees-vs-svm-part1/http://www.edvancer.in/logistic-regression-vs-decision-trees-vs-svm-part2

lime1991·2020-09-11 18:30

Finereport10.0学习记录——day 01

：fine-accumulator-10.0.jar、fine-activator-10.0.jar、fine-core-10.0.jar、fine-datasource-10.0.jar、fine-decision

Harold.li·2020-09-10 22:53

一行代码将Pandas加速4倍

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·2020-09-10 21:35

AI，如何影响你在看的影视剧和综艺？

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·2020-09-10 21:35

Mapbox Style Specification—Feature data、Lookup、Decision

Featuredatafeature-state从当前要素状态中获取属性值，如果请求属性不在要素的属性状态中，则返回null。一个要素的状态不是Geojson或者矢量瓦片数据的一部分，而是以编程的方式在每个要素中设置。注意feature-state仅仅能被使用在paint属性支持data-driven样式中。["feature-state",string]:valuegeometry-type获取

JaedongXue·2020-09-10 18:05

work item 有错不能执行

workitem不能执行.在SWI2_DIAG中可以看到以下错误消息.Workitem000000067648:Object/SAPSRM/CL_WF_PROCESS_MGR_SBWFmethodCREATE_DECISION_SETScannot

qqeerr200120012001·2020-09-10 17:59

GBDT（Gradient Boost Decision Tree）

GBDT，全称GradientBoostingDecisionTree，叫法比较多，如Treelink、GBRT(GradientBoostRegressionTree)、TreeNet、MART(MultipleAdditiveRegressionTree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树分为回归树和分类树，分类树的衡量标准是最大熵，而回归树的衡量标准是最小化均方差。GBDT可以用来做分类

GeekStuff·2020-08-25 17:42

同位语从句和定语从句区别-1

belief,doubt,fact,hope,idea,news,possibility,thought,order,suggestion,wish,answer,information,conclusion,decision

什锦饭·2020-08-25 17:19

KALDI之aishell之V1模型续进行VAD检测

下面进入/kaldi-trunk/egs/aishell/v1/sidvimcompute_vad_decision.sh第22行显示echo"e.g.:$0data/trainexp/make_vadmfcc

落雪snowflake·2020-08-25 05:00

激活函数

激活函数（link/activation/decision/transferfunction）使用目的作用就是避免神经网络中每一层输出都是线性函数，从而导致最后的输出是输入的线性组合。

伊直程序媛·2020-08-25 03:12

[Stay Sharp]决策树sklearn实践

#-*-coding:utf-8-*-"""-------------------------------------------------FileName：tf_decision_treeDescription

大_奔·2020-08-25 01:52

A debate about feminism: can women make free decision?

Yesterdayseveralofusweredrinkingandtalkingaboutfeminism.OneofmyfriendNinsistedthatfeminismisthatwomencanfreelychoosewhattheywanttobe,whetherhousewifeorteacherorentrepreneur.AnotherfriendFdisagreedthee

crazygerda·2020-08-24 03:53

论文阅读-LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

GBDT是常用的机器学习算法，有少量高质量的实现算法，例如：XGBoost和pGBRT。当特征维度很高或者数据量很大时，在实现的工程优化算法中，效率和可扩展仍然不能满足得到满意的结果。主要的原因是对于每个特征，我们都需要去扫描整个数据集得到分割点，这个过程是非常耗时的。针对这个问题，我们提出了两种解决方法：基于梯度的one-side采样和互斥的特征捆绑。对于GOSS，我们排除了一部分梯度值小的数据

hust-dou·2020-08-24 03:25

决策树(Decision Tree)

决策树最近要学习的东西很多，今天看了决策树和集成学习。感觉内容不是很复杂，其中决策树的内容我在信息论课上也学过。所以来写篇博客记录一下。这篇博客的主要参考资料是周志华老师的西瓜书《机器学习》决策树是什么决策树是一类常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。我们对一个东西的多个属性进行依次判别，最后得到最终决策。一般的，一颗决策树包

Code_Tookie·2020-08-23 23:13

判定树归纳算法描述

ID3版本：算法：Generate_decision_tree由给定的训练数据产生一棵判定树。输入：训练样本samples，由离散值属性表示；候选属性的集合attribute_list。

bupttaoming·2020-08-22 16:53

【机器学习实战】6_decision_trees代码《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn&TensorFlow》

决策树(iris_datasets)#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonJan2815:35:482019@author:Administrator"""fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportnumpyasnpimportmatplot

wifi连不上·2020-08-22 15:22

算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

算法杂货铺系列算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks)算法杂货铺——分类算法之决策树(Decisiontree)算法杂货铺——k均值聚类(K-means)3.1、摘要在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可

EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:28

scikit-learn学习笔记（六）Decision Trees（决策树）

决策树（DTS）是一种非参数监督学习用于方法分类和回归。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断的简单决策规则来预测目标变量的值。例如，在下面的示例中，决策树从数据中学习，以一组if-then-else决策规则近似正弦曲线。树越深，决策规则和钳工模型越复杂。决策树的一些优点是：简单的理解和解释。树木可视化。需要很少的数据准备。其他技术通常需要数据归一化，需要创建虚拟变量，并删除空值。请注意，此模

Soyoger·2020-08-21 20:42

史上最简单的Spring Security教程（二十一）：AccessDecisionManager简介及自定义访问决策管理器

Makesafinalaccesscontrol(authorization)decision做出最终的访问控制（授权）决定。

银河架构师·2020-08-21 14:22

决策树Decision Tree

决策树是一种有监督机器学习算法，可用于解决分类/回归问题，主要用于分类。决策树的算法主要有ID3算法、C4.5、CART三种。这些算法都是为了找到最合适的特征作为分裂属性，不断迭代直到找到整个决策树。ID3算法：信息增益最大化。用信息增益来判断当前节点应该选用哪个特征来构建决策树，信息增益越大，越适合用来分类。熵代表了事件的不确定性，熵越大，不确定性越大。ID3算法为计算每一个特征Y对数据集X的信

阿怪的小喵·2020-08-21 10:13

Decision tree

Decisiontree（决策树）（注：本文并非原创，但修改了原文中几处代码错误以及部分概念描述的模糊之处，新加了一些算式证明等）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if/else问题中进行学习，并得出结论importmglearnmglearn.plots.plot_animal_tree()简单决策树.png上图就是一颗决策树，树的每个结点代表一个问题或包含答案的终结点（也

孟哲凡·2020-08-21 05:16

认知老化与决策

认知老化与决策：决策心理学：基本概念：决策：在心理学中，决策（英语：Decision-making）是一种认知过程，经过这个过程之后，个人可以在各种选择方案中，根据个人信念或是综合各项因素的推理，决定出行动

Galory·2020-08-21 02:45

decision tree

什么是decisiontree决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decisiontree是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出决策树的算法就是一个构造树的过程，根据构造出来的树进行预测，他的测试集是必须知道结果的属于监督学习算法。优点：简单，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配适用：

张晓天a·2020-08-20 20:35

The Decision Book-Am i Pursuing the right Goal? (Eddie翻译版本）05

如果你给自己设定了目标，你要分清楚哪些是最终目标，哪些是表现目标。最终目标可能是”我想去跑一场完整的马拉松；表现目标会帮助你达到这个目标，它可能会是“每天早上我都要慢跑三十分钟”。在纸上写下你的目标，并检查，一个一个看们不管你写的目标是否和这个思考模型内的14个要求相关联。一些值得注意的事：如果目标不具备可实现性，那我们就看不到希望，如果不具挑战性，他不会驱使你去行动。如果这14个步骤对你来说太复

扎辫子的猛男·2020-08-20 17:35

被唱衰的沃森和巨头云集下的 AI 医疗｜数说商业

数智物语（公众号ID：decision_engine）出品策划、编写：卷毛雅各布IBM想把沃森打造成哆啦A梦的四次元口袋，各种AI道具都收入囊中，但怎么让这个神奇口袋发挥出期望价值，IBM似乎不得其法。

数智物语·2020-08-20 13:17

马尔可夫决策过程

最近学习了MDP，查看一些资料，本文翻译了维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process。

lin_zyang·2020-08-20 04:17

Python中的十大图像处理工具

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·2020-08-20 01:54

大黄的课程

1DecisionScienceandRiskManagement:degreesfrombothEngineeringandBusinessschool(IAEdeParis-Sorbonne巴黎一大经管院).Corecurriculum:Decision

greygray·2020-08-19 15:55

游戏AI之初步介绍

游戏AI和理论AI智能的假象（更新）游戏AI和机器学习介绍一些游戏AI4X游戏AI《求生之路》系列角色扮演/沙盒游戏中的NPC游戏AI基本设计智能体（Agent）感知（Perception）决策（Decision

jlaij·2020-08-19 06:06

学习曲线和决策边界的绘制

#决策边界的绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpldefplot_decision_boundary(c

zhangxiangchn·2020-08-18 23:35

吴恩达Deeplearning第二课代码bug修正大全

"ModelwithZerosinitialization")axes=plt.gca()axes.set_xlim([-1.5,1.5])axes.set_ylim([-1.5,1.5])plot_decision_boundary

skylark0924·2020-08-18 22:49

sklearn中svm详解

1、SVC函数原型SVC(C=1.0,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape=None,degree=3,gamma

我本傲骄·2020-08-18 16:17

Bayesian Decision Theory

Chapter1--------贝叶斯决策公式(BayesianDecisionTheory)Example1:学校里有男生m1m_1m1人，女生m2m_2m2人，男生身高175以上的有n1n_1n1人，女生中有n2n_2n2人.概念——类别(Class)：w1w_1w1:为男生w2w_2w2:为女生xxx：175cm(height)一：最小错误率贝叶斯决策(MinimumErrorRateBay

花生酱拌鱿鱼须·2020-08-18 16:40

Random Forest 资源汇总（待续）

决策树http://leijun00.github.io/2014/09/decision-tree/http://leijun00.github.io/2014/10/decision-tree-2/

帅气的弟八哥·2020-08-18 11:09

在matlab中执行dos环境中命令，并其读取结果画图

clear%http://www.peteryu.ca/tutorials/matlab/visualize_decision_boundaries%loadRankData%NumTrain=200;

weixin_30551947·2020-08-18 04:10

强化学习——Q学习算法

———————————————2020.8.11更新————————————————————强化学习的一些相关概念智能体（Agent）：智能体对环境进行观察，决策出行动，获得一个从环境返回的奖励决策（Decision

中南自动化学院“智能控制与优化决策“至渝·2020-08-18 02:29

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数智物语·2020-08-17 17:39

决策树（Decision Tree）算法探析

总览决策树是一种很常用也是很有效的分类和回归方法，因为在构建树的过程中需要使用数据的类标签，所以是一种有监督的学习，常见的是二叉树的结构，也有非二叉树的结构。其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点存放一个类标号。它采用的是自顶向下的递归方法，基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点的实例都属于同一类，通常可以概括

Forlogen·2020-08-16 23:55

41.4 Method Security方法安全性

Attributesaccess-decision-manager-ref方法安全性使用与web安全性相同的AccessDecisionManager配置，但这可以使用此属性覆盖。

节日快乐·2020-08-16 15:00

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