id3决策树第6页

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

C语言基础12

m0_63699738·2024-01-31 21:45

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）

文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—

北方骑马的萝卜·2024-01-31 08:17

题记(36)--编排字符串(栈的应用)

题目内容请输入字符串，最多输入4个字符串，要求后输入的字符串排在前面，例如输入：EricZ输出：1=EricZ输入：David输出：1=David2=EricZ输入：Peter输出：1=Peter2=David3

INT小蔡·2024-01-31 04:22

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。

地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

ID3决策树算法及其Python实现

目录一、决策树算法基础理论决策树的学习过程ID3算法二、实现针对西瓜数据集的ID3算法实现代码三、C4.5和CART的算法代码实现C4.5算法CART算法总结参考文章一、决策树算法决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法

Sue hiroshi·2024-01-30 14:53

决策树——id3算法的python代码实现

使用python语言实现了决策树算法——id3算法，废话不多说，直接贴代码importmathtrain={#定义训练集1:{'outlook':'sunny','temp':'hot','hum':'

上九天捉鳖下五洋揽月·2024-01-30 14:22

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

两个五层决策树和一个十层决策树的区别

随机森林的弹性:随机森林中的多个决策树是相互独立构建的，因此两个五层决策树和一个十层决策树之间的区别可能在于它们对训练数据的不同学习。这种弹性有助于模型更好地适应不同的数据模式。

Recursions·2024-01-30 14:18

git 回退版本

git回退版本1.查看记录gitlog2.如何回退gitreset--hardcommit_idcommit_id为上面加深的id3.强制提交gitpushoriginHEAD--force

小墨宝·2024-01-30 08:18

再谈启动一个Activity大致时序图

补充说明下，Android31版本。

风起云涌~·2024-01-30 06:34

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

人工智能主要分支

支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi

ByteSage.·2024-01-29 12:52

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

ID318－ID321《初刻拍案惊奇》主人公人物定位分布:原文

卷二十二钱多处白丁横带运退时刺史当艄诗曰：荣枯本是无常数，何必当风使尽帆？东海扬尘犹有日，白衣苍狗刹那间。话说人生荣华富贵，眼前的多是空花，不可认为实相。如今人一有了时势，便自道是“万年不拔之基”，旁边看的人也是一样见识。岂知转眼之间，灰飞烟灭，泰山化作冰山，极是不难的事。俗语两句说得好：“宁可无了有，不可有了无。”专为贫贱之人，一朝变泰，得了富贵，苦尽甜来滋昧深长。若是富贵之人，一朝失势，落魄起

小李又饿了·2024-01-29 02:21

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【数据结构】详细解读 Splay Tree（附完整代码）

详细解读SplayTree（伸展树）昨天在研究决策树时遇到了一种特殊的搜索平衡二叉树Splay，很感兴趣，今天下午就深入了解了一下这种树。前部分代码参考了书，后部分为原创，可能有误，敬请批评指正！

千鱼干·2024-01-28 21:34

8080被占处理方法

想必这个都会）在黑窗口中输入指令：netstat-ano|findstr8080指令的意思是找出占用8080端口的进程pid再次输入指令：taskkill-pid进程pid-f例指令为：taskkill-pid3168

逍遥_6b76·2024-01-28 19:09

knn算法

KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一

简单编程王子·2024-01-28 16:41

14.决策树的最终构建

前面是做了一轮决策，按照信息论的方式，对各特征做了分析，确定了能够带来最大信息增益（注意是熵减）的特征。但仅这一步是不够的，我们需要继续对叶子节点进行同样的操作，直到完成如下的目标：[if!supportLists]1）[endif]程序遍历完所有划分数据集的属性；[if!supportLists]2）[endif]每个分支下的所有实例都具有相同的分类；如果程序已经遍历完所有划分数据集的属性，叶子

坛城守护者·2024-01-28 13:25

ENVI下基于知识决策树提取地表覆盖信息

基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。

地理遥感生态网·2024-01-28 11:35

分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测

分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果

机器学习之心·2024-01-28 11:54

Android Fragment详解

Fragment：是Android3.0开始新增的概念，意为碎片。Fragment是依赖于Activity的，不能独立存在的。二、为什么要有Fragment?

星月黎明·2024-01-28 10:33

机器学习_集成学习之Bagging(集成多个模型，以降低整体的方差)

文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种集成学习算法，是BootstrapAggregating

you_are_my_sunshine*·2024-01-28 10:56

秋招机器学习面试题问题总结

2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

在ubuntu上在安装Squid代理服务器

一：安装Squid1、更新您的系统软件包aptupdate&&sudoaptupgrade-y2、安装policy代理apt-cachepolicysquid3、启动代理，并设置a

BBM的开源HUB·2024-01-28 07:31

python-scikit-learn基础

数据预处理4.scikit-learn数据集划分5.scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree

Atara8088·2024-01-28 00:24

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的

飘涯·2024-01-27 16:34

Linux之ARM Cortex-A7 中断系统详解

NVIC(内嵌向量中断控制器)2.3、中断使能2.4、中断服务函数3、Cortex-A7中断系统详解3.1、Cortex-A7中断系统简介3.2、GIC控制器简介3.2.1、GIC控制器总览3.2.2、中断ID3.3.3

非常规自我实现·2024-01-27 16:14

查看Linux某个进程的环境变量

如何查看linux某个进程的所生效的环境变量1.查找到该进程的进程号2.cd到/proc/pid3.cat-eenviron|sed's/\^@/\n/g'

__风__·2024-01-27 15:54

数据科学 8 机器学习：决策树

决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。

她即我命·2024-01-27 14:37

linux 杀死进程命令

kill-9PID杀死多个进程，在后面跟多个进程的PID号即可kill-9PID1PID2PID3pkill批量杀死进程pkill-9python

deserve1218·2024-01-27 09:02

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

直观上，随机森林可以视为多颗决策树的集成。

小小杨树·2024-01-27 04:09

C++面试：递归

目录基础实际用处代码1.二叉树的遍历2.快速排序3.斐波那契数列4.文件系统遍历5.全排列生成6.归并排序7.语法分析8.决策树算法9.UI组件的渲染总结基础基本原理：递归函数是一种自我调用的函数。

Thomas_Lbw·2024-01-27 00:12

[源码和文档分享]Python实现的基于SVM、LR、GBDT和决策树算法进行垃圾短信识别和分类

摘要短信业务的迅猛发展在丰富了人们的沟通方式的同时，同样遭受到垃圾短信的困扰。对于运营商来说，垃圾短信造成基础设施资源的巨大浪费；对于移动用户来说，大量的垃圾短信使用户不能够及时查看正常的短信，干扰了用户的正常生活。垃圾短信的识别已经成为一个亟待解决的问题，而传统的基于黑白名单、关键字进行过滤的效果有限，不能起到很好的识别效果。针对该问题，我们基于垃圾短信的文本内容，将文本分类算法应用到垃圾短信的

ggdd5151·2024-01-26 23:03

思科设备中STP生成树协议及其配置

目录一、网络冗余存在的问题1.广播风暴2.MAC地址表震荡二、STP简介1.BPDU简介与字段含义2.网桥ID3.路径开销4.端口ID5.BPDU计时器（1）HelloTime（2）ForwardDelay

PICACHU+++·2024-01-26 22:47

PMP考试知识点攻略（纯干货）

标准差和方差来进行估算的方法；2.关键路径计算包括ES、EF、LS、LF、总浮动时间和自由浮动时间等指标；3.挣值计算是一种常用的项目管理方法，ee包括CPI、SPI、ETC、EAC和TCPI等指标；4.决策树模型计算是一种常用的决策分析方法

mm995420·2024-01-26 20:13

squid流量代理

1、安装squidyuminstallsquid-y2、查看squid版本信息rpm-qa|grepsquid3、开启系统转发功能sysctl-wnet.ipv4.ip_forward=14、查看系统转发是否已开启

小翊ya！·2024-01-26 19:03

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.1.优点2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器

qq_27758151·2024-01-26 17:17

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和

csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

linux usb设备网络共享 usb/ip

一、服务端$sudomodprobeusbip-core$sudomodprobeusbip_host$usbiplist-l-busid3-1(046d:c077)Logitech,Inc.

yvee·2024-01-26 09:10

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六、OpenCVK均值聚类示例代码扩展七、OpenCV决策树示例代码八

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

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