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標簽 > 決策樹
決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上,通過構成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評價項目風險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運用概率分析的一種圖解法。
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機器學習可視化(簡稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數(shù)據(jù)及其關系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術和非技...
2024-04-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡驅動系統(tǒng)機器學習 586 0
聯(lián)結主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構和功能的計算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入,通過調整權重來改變輸入對神經(jīng)元的影響。...
有監(jiān)督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數(shù)據(jù),學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡向量機機器學習 416 0
為什么GBDT用回歸樹不用分類樹?CART決策樹是怎么計算基尼值呢?
集成學習Boosting一族將多個弱學習器(或稱基學習器)提升為強學習器,像AdaBoost, GBDT等都屬于“加性模型”(Additive Mode...
線性回歸(Linear Regression)可能是最流行的機器學習算法。線性回歸就是要找一條直線,并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通...
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,如RNN通常會因為時間相隔較遠之間的依賴問題難以學習,LSTM 通過對輸入信息進行門控處理,很好地解決了時間序列數(shù)據(jù)長期依賴問題。L...
2022-10-11 標簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2098 0
從智能手機到航天器,機器學習算法無處不在。他們會告訴您明天的天氣預報,將一種語言翻譯成另一種語言,并建議您接下來想在設備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會根...
2020-09-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習決策樹 4792 0
通過建立既可解釋又準確的模型來改良這種錯誤的二分法。關鍵是將神經(jīng)網(wǎng)絡與決策樹相結合,在使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行低級決策時保留高級的可解釋性。
2020-05-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI決策樹 8755 0
帶你入門常見的機器學習分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹
樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監(jiān)督學習算法,在給定類變量值的情況下,樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
我們知道決策樹容易過擬合。換句話說,單個決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案,但如果應用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮,隨...
2019-04-19 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集決策樹 8248 0
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