decisiontree

机器学习算法精要

常见算法有：回归（Regression）、决策树（DecisionTree）、随机森林（Random
qq_26895463·2018-07-11 15:13

决策树算法——机器学习（理论+图解+python代码）

一、基本流程二、划分选择三、剪枝处理四、连续与缺失值五、多变量决策树六、房价数据集的决策树算法python实现一、基本流程决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习算法，它是基于树结构来进行决策的
风弦鹤·2018-07-09 22:34

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

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
不晓得X·2018-06-27 09:23

Python决策树之基于信息增益的特征选择示例

分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decisiontree)分类算法中用到的特征选取。
Eric Chan·2018-06-25 10:20

机器学习算法

机器学习是实现人工智能得一种方法，sklearn是机器学习的一种通用框架，已经研究出的算法包括如下：一.决策树算法decisiontree信息熵概念是什么；决策树属于监督学习；二.knn算法三.支持向量机四
java风云·2018-06-21 11:20

【机器学习】决策树（一）——简单理解决策树

决策树（DecisionTree）是一种基本的分类和回归的方法。本篇主要讨论用于分类的决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。
Daycym·2018-06-19 23:43

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及python实现

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
不晓得X·2018-06-18 16:39

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

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
不晓得X·2018-06-18 12:17

机器学习-周志华 学习笔记5（第4章 决策树）

第四章决策树4.1基本流程决策树（decisiontree）是一类常见的机器学习方法。
时间刻沙·2018-06-18 09:16

统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现

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
不晓得X·2018-06-17 17:53

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现

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
不晓得X·2018-06-17 16:22

Tree - Decision Tree with sklearn source code

AftertalkingaboutInformationtheory,nowlet'scometooneofitsapplication-DecisionTree!
风雨中的小七·2018-06-04 00:00

（四） Decision Tree(决策树实例)

以信息熵（entropy）的方式选取类属节点AllElectronics.csv工程目录结构如下MachineLearningLibrary-DecisionTree—allElectronicInformationGainOri.dot—allElectronicInformationGainOri.pdf—AllElectronics.csv—AllElectronics.xlsx—main
AngelovLee·2018-06-03 19:30

（三）Decision Tree(决策树)

体现其健壮性数据规模非常大时，同样的算法，是否会产生问题，其可规模性当算算法做出特征值的选择和归类的时候，这种归类能否解释直觉和观察实相符的，能否非常容易的解释学习出来的模型，即可解释性什么是决策树/判定树（decisiontree
AngelovLee·2018-06-03 14:22

决策树（Decision Tree）学习小结

决策树策树(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。
Nicht_Sehen·2018-05-08 14:42

行为树

==AI有限状态机(FSM)，分层有限状态机(HFSM)，决策树(DecisionTree)，行为树(BehaviorTree)======有限状态机(FSM)//输入一个字符从当前状态转移到下一个状态
palawind·2018-05-08 10:36

各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm。

决策树基本原理决策树(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
andyham·2018-05-08 10:45

决策树是什么，主要有哪几大要素构成？

决策树（DecisionTree）是一类常见的机器学习方法。决策树（DT）在人工智能中所处的位置：人工智能－＞机器学习－＞监督学习－＞决策树。
duozhishidai·2018-05-06 17:04

机器学习系列 - 入门

称之为模型Step2将方程带入训练集进行好坏的判定Step3挑选最好的方程来对测试数据进行测试学习曲线图我理解的对于机器学习的定义：机器学习就是用LinearModel\DeepLearning\SVM\decisiontree
hwcj2009·2018-04-17 15:48

逻辑回归，决策树，随机森林，KNN，高斯贝叶斯模型在智联招聘招聘信息的机器学习表现

1.算法讲解：决策树（DecisionTree）决策树很通俗直观哈。我们在一次次按条件将训练数据分割的过程，就是一个训练的过程。就像我们不停地问问题，不停地用排除法，最后得出结果。
adam-liu·2018-04-16 17:50

基于ML-DecisionTree的多标签分类算法

之前有一篇文章介绍了ML-KNN多标签分类算法，这里再介绍另一个算法ML-DT，算法思想比较简单，借鉴了决策树根据信息增益筛选特征生成分类器的思想，多标签场景下，信息增益表示的是该特征对所有标签的鉴别能力。算法大致思想如下：首先计算每个特征的信息增益IG，挑选IG最大的特征来划分样本为左右子集，递归下去，直到满足停止条件（例如叶子节点中子集样本数量为100）结束，对未知样本，沿根节点遍历一条路径到
liumy601·2018-04-12 11:41

（数据科学学习手札23）决策树分类原理详解&Python与R实现

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，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，
费弗里·2018-04-06 14:00

学习笔记【机器学习重点与实战】——3 决策树

学习笔记【机器学习重点与实战】——3决策树1.决策树决策树（decisiontree）是一种常见的机器学习方法，是一种基本的分类和回归方法。
dkjkls·2018-03-31 00:00

机器学习算法的优缺点

机器学习算法的优缺点机器学习算法的优缺点1.线性回归LinearRegression2.逻辑回归LogisticRegression3.朴素贝叶斯NaiveBayes4.最近领算法KNN5.决策树DecisionTree1
iyuanshuo·2018-03-28 16:51

python实现决策树、随机森林的简单原理

一、概念决策树（DecisionTree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。
剑昙说·2018-03-26 09:41

[机器学习实战札记] 决策树

决策树(decisiontree)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。
云水木石·2018-03-20 22:39

鹅厂优文 | 决策树及ID3算法学习

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
腾讯云加社区·2018-03-20 00:00

机器学习实战(MachineLearinginAction) 第三章 决策树

决策树(decisiontree)很流行的一个原因就是对机器学习算法的知识要求很低.决策模块(decisionblock)终止模块(terminatingblock):表示已经得出结论,可以终止运行分支
Claroja·2018-03-12 00:00

opencv3/C++ 机器学习-决策树/DTrees

决策树/DecisionTree决策树/DecisionTree是一棵二叉树（每棵非叶子节点有两个子节点的树）。可用于分类或回归问题。
阿卡蒂奥·2018-03-03 20:12

26-。。。基于专家知识决策树分类

创建规则:Classification--------Decisiontree-------BuildNewDecision tree----点击编辑:名字name;表达式:{ndvi}gt0.3---
@computervip·2018-02-28 00:00

机器学习 李宏毅 L38-Ensemble

一个容易overfit的模型是决策树，decisiontree。而randomforest是决策树进行bagging的版本。
OKgagaga·2018-02-25 22:16

奇虎360自然语言处理面试总结

奇虎360面试主要考察的知识点：1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，DecisionTree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。
qq_28935065·2018-01-16 15:22

决策树原理实例

决策数(DecisionTree)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。
chengchaowei·2018-01-11 14:17

决策树——（一）决策树的思想

1.引例关于什么是决策树（decisiontree），我们先来看这么一个例子。假如我错过了看世界杯，赛后我问一个知道比赛结果的人“哪支球队是冠军”？
空字符（公众号：月来客栈）·2017-12-26 21:27

决策树(Decision Tree)简介

决策树(DecisionTree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立参数的算法。决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法，它能从给定的无序的训练样本中，提炼出树型的分类模型。
fengbingchun·2017-12-23 16:51

python实现决策树分类算法

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、概述决策树（decisiontree）――是一种被广泛使用的分类算法。
ahu-lichang·2017-12-21 15:23

【决策树】ID3算法理解与R语言实现

下边是决策树的一种定义：决策树（decisiontree）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
Gavin姓陈·2017-12-20 18:09

机器学习框架xr-learn: decisionTree(决策树)

decisionTree(决策树)最经典的三种方法,分别是ID3,C4.5和CART.下面介绍三种算法.ID3算法ID3算法最早由RossQulinlan发明,用来基于数据产生一个决策树.并且是C4.5
xiaoranone·2017-12-15 16:24

周志华西瓜书-AI英语单词，第四章

决策树，decisiontree分而治之，divide-and-conquer纯度，purity信息熵，informationentropy信息增益，informationgain增益率，gainratio
雷小蛮·2017-12-10 22:30

Python数据挖掘——决策树

sklearn中DecisionTree学习笔记参考博文：scikit-learn决策树算法类库使用小结sklearn中的决策树算法包含DecissionTreeClassifier和DecissionTreeRegression
H2OSIR·2017-12-07 10:07

分类算法之决策树（理论篇）

起步决策树（decisiontree）是一个树结构，可以是二叉树或非二叉树，也可以把他看作是if-else规则的集合，也可以认为是在特征空间上的条件概率分布。
weapon·2017-12-05 00:00

机器学习的算法——用最通俗的例子去理解

1、DT：决策树（DecisionTree）决策树，是树形结构，通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，简单来说就是每个分支进行一次Yes或No的选择，直到所有选择都进行完毕
alice_tl·2017-12-04 20:16

What are methods to make a predictive model more robust to outliers?

(Usingsmoothingmethod,movingaverage/Savizy-GolayMethod)Usetherobustalgorithms:TreeAlgorithms(decisiontree
Ms柠檬·2017-11-27 01:08

分类模型与算法--决策树

一、概述决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习方法，它基于人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制，即树结构来进行决策。
LiSW007·2017-11-26 13:06

深入浅出理解决策树算法的核心思想

【嵌牛正文】：算法思想决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是
DZNGGZGY·2017-11-20 17:22

深入浅出理解决策树算法的核心思想

【嵌牛正文】：算法思想决策树（decisiontree）是一个树结构（可以是
DZNGGZGY·2017-11-20 17:22

从零开始的机器学习生活---决策树

从零开始的机器学习生活—决策树的实现代码下载地址：http://download.csdn.net/download/dh_nwu/10122106决策树（decisiontree）是一种常见的机器学习方法
风吹小裤衩123·2017-11-15 21:59

可视化决策树之Python实现

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。
llh_1178·2017-11-13 09:40

GBDT知识整理

名词拆解BoostingGBDT中GradientBoosting和DecisionTree是两个独立的概念。Boosting意思是把多个弱分类器组合起
hellowin4_18th·2017-11-11 11:24

Random Forest v.s. Bagging

再选择一个最优特征用于划分）；行采样方式相同（有放回的采样，数据集包含m个样本则有放回的采m个样本，有重复和未出现的样本）-Bagging：无列采样；行采样方式相同特征选择方式：-RF：选取部分特征（列采样），随机型DecisionTree
AiirrrrYee·2017-11-09 09:41
上一页 14 15 16 17 18 19 20 21 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他