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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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線性回歸(Linear Regression)可能是最流行的機器學(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圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通...
今天,我們介紹機器學(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...
本文是決策樹的第三篇,主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost
2023-02-17 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 1.7k 0
機器學(xué)習(xí)中常用的決策樹算法技術(shù)解析
決策樹是最重要的機器學(xué)習(xí)算法之一,其可被用于分類和回歸問題。本文中,我們將介紹分類部分。
2020-10-12 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 1.6k 0
基于機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)商家和銀行交易對賬結(jié)算
Plaid的API可幫助開發(fā)人員為北美數(shù)以千萬計的消費者提供金融服務(wù)。這些服務(wù)幫助消費者管理他們的個人財務(wù),讓他們轉(zhuǎn)移資金和付款,并允許他們獲得貸款和抵...
2019-06-08 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 1.5k 0
機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術(shù)和非技...
2024-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動系統(tǒng)機器學(xué)習(xí) 1.5k 0
本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹,其主要通過不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器,并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果來改善單個基學(xué)習(xí)器的識別率和泛化性。
2023-02-17 標(biāo)簽:集成學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)決策樹 1.4k 0
本文是決策樹的第三篇,主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法,包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost
2023-02-17 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)決策樹 1.3k 0
有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機機器學(xué)習(xí) 798 0
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