用兩個(gè)日常的例子為我們講解了決策樹的原理

接下來我們可以對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行微調(diào)，在兩個(gè)分支上分別再進(jìn)行分類，即加入8:00和8:30兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)，這樣可以更全面地分析到達(dá)時(shí)間。下表顯示，8:00之前出...

2018-07-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2.0萬(wàn) 0

構(gòu)建一個(gè)決策樹并查看它如何進(jìn)行預(yù)測(cè)

正如你所看到的，決策樹非常直觀，他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反，正如我們將看到的，隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。...

2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1.4萬(wàn) 0

建立一個(gè)簡(jiǎn)單的博弈論分析模型，解讀分析兆馳等的新進(jìn)入者的進(jìn)入策略

然而我們知道現(xiàn)實(shí)中的博弈實(shí)際上是多輪的，在位的S公司仍然可以觀察A公司的行動(dòng)再做出自己的最優(yōu)對(duì)策，上述的收益矩陣我們可以升級(jí)成一個(gè)三階段的動(dòng)態(tài)博弈。首先...

2018-07-26 標(biāo)簽：LED芯片決策樹 1.4萬(wàn) 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(duì)各種各樣機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)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(jì)算時(shí)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(wàn) 0

各個(gè)平臺(tái)各種行業(yè)的數(shù)據(jù)可視化分析工具大集合

Openlayers可能是所有地圖庫(kù)中可靠性最高的一個(gè)。雖然文檔注釋并不完善。且學(xué)習(xí)曲線非常陡峭，但是對(duì)于特定的任務(wù)來說，Openlayers能夠提供一...

2018-12-25 標(biāo)簽：可視化數(shù)據(jù)集決策樹 1.2萬(wàn) 0

什么是決策樹?決策樹算法思考總結(jié)

C4.5算法：基于ID3算法的改進(jìn)，主要包括：使用信息增益率替換了信息增益下降度作為屬性選擇的標(biāo)準(zhǔn)；在決策樹構(gòu)造的同時(shí)進(jìn)行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情...

2019-02-04 標(biāo)簽：算法決策樹ID3 1.2萬(wàn) 0

結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的完美方案

“ANT的出發(fā)點(diǎn)與mGBDT類似，都是期望將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)和決策樹的特點(diǎn)做一個(gè)結(jié)合，不過，ANT依舊依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行的實(shí)現(xiàn)，”馮霽說：“而深...

2018-07-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集決策樹 1.0萬(wàn) 0

簡(jiǎn)單通俗的將Xgboost的原理為你解答

概念1：回歸樹與決策樹 事實(shí)上，分類與回歸是一個(gè)型號(hào)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...

2018-04-02 標(biāo)簽：算法決策樹 8525 0

決策樹和隨機(jī)森林模型

我們知道決策樹容易過擬合。換句話說，單個(gè)決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案，但如果應(yīng)用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮，隨...

2019-04-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集決策樹 8248 0

數(shù)據(jù)挖掘算法：決策樹算法如何學(xué)習(xí)及分裂剪枝

決策樹（decision tree）算法基于特征屬性進(jìn)行分類，其主要的優(yōu)點(diǎn)：模型具有可讀性，計(jì)算量小，分類速度快。決策樹算法包括了由Quinlan提出的...

2018-07-21 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)挖掘決策樹 5991 0

Amro通過一個(gè)簡(jiǎn)單的二元分類決策樹解釋信息熵和信息增益這兩個(gè)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(shí)，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(duì)50%的概...

2018-04-17 標(biāo)簽：決策樹信息熵 5297 0