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標(biāo)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(chǔ)上,通過構(gòu)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(fēng)險,判斷其可行性的決策分析方法,是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法。
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集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林,提供代碼實(shí)現(xiàn)
令人驚奇的是這種投票分類器得出的結(jié)果經(jīng)常會比集成中最好的一個分類器結(jié)果更好。事實(shí)上,即使每一個分類器都是一個弱學(xué)習(xí)器(意味著它們也就比瞎猜好點(diǎn)),集成后...
2018-07-17 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 5091 0
多層分布式表征學(xué)習(xí)不僅有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時還有決策樹!
收入預(yù)測數(shù)據(jù)集 [28] 包含 48, 842 個樣本(其中 32, 561 個是訓(xùn)練數(shù)據(jù),16, 281 個是測試數(shù)據(jù)),這些樣本是表格數(shù)據(jù),具備類別...
2018-06-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹 5056 0
機(jī)器學(xué)習(xí)四種常用的優(yōu)化策略解析
從智能手機(jī)到航天器,機(jī)器學(xué)習(xí)算法無處不在。他們會告訴您明天的天氣預(yù)報,將一種語言翻譯成另一種語言,并建議您接下來想在設(shè)備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會根...
2020-09-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 4793 0
隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過數(shù)據(jù)集和特征的隨機(jī)自助抽樣樣本并行構(gòu)建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過擬合,但隨機(jī)性...
斯坦福探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性 決策樹是關(guān)鍵
深度學(xué)習(xí)的熱潮還在不斷涌動,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次成為業(yè)界人士特別關(guān)注的問題,AI 的未來大有可期,而深度學(xué)習(xí)正在影響我們的日常生活。近日斯坦福大學(xué)給我們分享咯一...
2018-01-10 標(biāo)簽:斯坦福決策樹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4536 0
模型的輸出是基于不同癥狀對生病的風(fēng)險所做出的評分。當(dāng)發(fā)燒和咳嗽兩個癥狀同時出現(xiàn)時,模型A會給出一個非零的風(fēng)險分?jǐn)?shù)。模型B跟模型A類似,但在咳嗽癥狀出現(xiàn)時...
ID3算法核心是“信息熵”。ID3算法通過計算每個屬性的信息增益,認(rèn)為信息增益高的是好屬性,每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標(biāo)準(zhǔn),重復(fù)這個過程,直至...
2018-06-27 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3861 0
為什么要引入隨機(jī)森林呢。我們知道,同一批數(shù)據(jù),我們只能產(chǎn)生一顆決策樹,這個變化就比較單一了,這就有了集成學(xué)習(xí)的概念。
2017-10-18 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹隨機(jī)森林 3800 0
根據(jù)個體學(xué)習(xí)器是否是同類型的學(xué)習(xí)器(由同一個算法生成,比如 C4.5,BP 等),分為同質(zhì)和異質(zhì)。同質(zhì)的個體學(xué)習(xí)器又叫做基學(xué)習(xí)器,而異質(zhì)的個體學(xué)習(xí)器則直...
2018-03-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3776 0
要研究受試者的性格,傳統(tǒng)的方法只有通過一系列的性格測試問卷才能得到,并且還包含了很大程度上的主觀判斷。在考慮到眼球運(yùn)動和性格特質(zhì)的間的關(guān)系后,科學(xué)家們提...
2018-08-03 標(biāo)簽:智能手機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3609 0
機(jī)器學(xué)習(xí)教材中經(jīng)常出現(xiàn)的7大經(jīng)典問題
如果希望了解機(jī)器學(xué)習(xí),或者已經(jīng)決定投身機(jī)器學(xué)習(xí),你會第一時間找到各種教材進(jìn)行充電,同時在心中默認(rèn):書里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無誤的行動指南,認(rèn)...
2018-06-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3165 0
在工程師的手中,我們可以用機(jī)器學(xué)習(xí)搭建自己的音樂夢想!
萬萬沒想到,在工程師的手中,我們可以用機(jī)器學(xué)習(xí)搭建自己的音以決策樹為例,這是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并不涉及“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“深度學(xué)習(xí)”的范疇。簡言之,決...
2018-08-01 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python決策樹 3049 0
最后,如果你觀察一個單一決策樹,重要的特征會出現(xiàn)在更靠近根部的位置,而不重要的特征會經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過計算一個特征在森林的全部樹...
2018-07-20 標(biāo)簽:分類器數(shù)據(jù)集決策樹 2641 0
要將兩類分開,想要得到一個超平面,最優(yōu)的超平面是到兩類的 margin 達(dá)到最大,margin就是超平面與離它最近一點(diǎn)的距離,如下圖,Z2>Z1,所以綠...
2018-07-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2525 0
如何減輕軟件開發(fā)的回測壓力,從而提高工程師的生產(chǎn)效率?
這種方法有一個明顯的缺點(diǎn):它以說「是的,本測試受到影響」告終的次數(shù)比實(shí)際所需要的要多。平均而言,對于移動代碼庫的每項更改,該方法都會導(dǎo)致執(zhí)行多達(dá)四分之一...
2019-02-04 標(biāo)簽:軟件開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2439 0
聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(diào)整權(quán)重來改變輸入對神經(jīng)元的影響。...
2024-04-12 標(biāo)簽:支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2141 0
多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會因為時間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過對輸入信息進(jìn)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(biāo)簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2108 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(xué)習(xí)Boosting一族將多個弱學(xué)習(xí)器(或稱基學(xué)習(xí)器)提升為強(qiáng)學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通...
常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景
決策樹是一個樹結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹或非二叉樹),其每個非葉節(jié)點(diǎn)表示一個特征屬性上的測試,每個分支代表這個特征屬性在某個值域上的輸出,而每個葉節(jié)點(diǎn)存放一個輸...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1761 0
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