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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,是直觀運用概率分析的一種圖解法。
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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...
Amro通過一個簡單的二元分類決策樹解釋信息熵和信息增益這兩個概念
這一二元熵函數(shù)的圖像如下圖所示。當(dāng)概率為p=1/2時,該函數(shù)達(dá)到其最大值,這意味著p(X=a)=0.5或類似的p(X=b)=0.5,即50%對50%的概...
概念1:回歸樹與決策樹 事實上,分類與回歸是一個型號的東西,只不過分類的結(jié)果是離散值,回歸是連續(xù)的,本質(zhì)是一樣的,都是特征(feature)到結(jié)果/標(biāo)簽...
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 3775 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
分享最適合新手入門的10種機(jī)器學(xué)習(xí)算法
初學(xué)者在面對各種各樣機(jī)器學(xué)習(xí)算法時最常問的問題是:“我該使用那種算法?”回答這一問題要考慮許多因素,包括數(shù)據(jù)的尺寸、質(zhì)量和性質(zhì)、可用的計算時間、任務(wù)的緊...
2018-01-24 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1.3萬 0
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
C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,并和ID3一樣通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來建立決策樹。ID3算法使用的是信息熵的變化值,而C4.5算法使用的是信息增益...
2018-06-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1.1萬 0
今天,我們介紹機(jī)器學(xué)習(xí)里比較常用的一種分類算法,決策樹。決策樹是對人類認(rèn)知識別的一種模擬,給你一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù),如何用盡可能少的特征,對這些數(shù)據(jù)進(jìn)...
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 3799 0
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