完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 決策樹(shù)
決策樹(shù)(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率,評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),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。
文章:73個(gè) 瀏覽:13785次 帖子:10個(gè)
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(lèi)器得出的結(jié)果經(jīng)常會(huì)比集成中最好的一個(gè)分類(lèi)器結(jié)果更好。事實(shí)上,即使每一個(gè)分類(lèi)器都是一個(gè)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(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 5128 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(shí)還有決策樹(shù)!
收入預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集 [28] 包含 48, 842 個(gè)樣本(其中 32, 561 個(gè)是訓(xùn)練數(shù)據(jù),16, 281 個(gè)是測(cè)試數(shù)據(jù)),這些樣本是表格數(shù)據(jù),具備類(lèi)別...
2018-06-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹(shù) 5095 0
隨機(jī)森林使用名為“bagging”的技術(shù),通過(guò)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(shù)。雖然決策樹(shù)基于一組固定的特征,而且經(jīng)常過(guò)擬合,但隨機(jī)性...
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(wú)處不在。他們會(huì)告訴您明天的天氣預(yù)報(bào),將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言,并建議您接下來(lái)想在設(shè)備上看什么電視連續(xù)劇。這些算法會(huì)根...
2020-09-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 4852 0
斯坦福探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性 決策樹(shù)是關(guān)鍵
深度學(xué)習(xí)的熱潮還在不斷涌動(dòng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次成為業(yè)界人士特別關(guān)注的問(wèn)題,AI 的未來(lái)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(shù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4618 0
模型的輸出是基于不同癥狀對(duì)生病的風(fēng)險(xiǎn)所做出的評(píng)分。當(dāng)發(fā)燒和咳嗽?xún)蓚€(gè)癥狀同時(shí)出現(xiàn)時(shí),模型A會(huì)給出一個(gè)非零的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)。模型B跟模型A類(lèi)似,但在咳嗽癥狀出現(xiàn)時(shí)...
ID3算法核心是“信息熵”。ID3算法通過(guò)計(jì)算每個(gè)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(gè)過(guò)程,直至...
2018-06-27 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 3901 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(shù),這個(gè)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(shù)隨機(jī)森林 3828 0
根據(jù)個(gè)體學(xué)習(xí)器是否是同類(lèi)型的學(xué)習(xí)器(由同一個(gè)算法生成,比如 C4.5,BP 等),分為同質(zhì)和異質(zhì)。同質(zhì)的個(gè)體學(xué)習(xí)器又叫做基學(xué)習(xí)器,而異質(zhì)的個(gè)體學(xué)習(xí)器則直...
2018-03-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 3820 0
如何通過(guò)眼球的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)出測(cè)試對(duì)象的個(gè)性
要研究受試者的性格,傳統(tǒng)的方法只有通過(guò)一系列的性格測(cè)試問(wèn)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(dòng)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(shù) 3652 0
機(jī)器學(xué)習(xí)教材中經(jīng)常出現(xiàn)的7大經(jīng)典問(wèn)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(huì)第一時(shí)間找到各種教材進(jìn)行充電,同時(shí)在心中默認(rèn):書(shū)里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無(wú)誤的行動(dòng)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(shù) 3185 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(lè)夢(mèng)想!
萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)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(shù)為例,這是一種常見(jiàn)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(jiǎn)言之,決...
2018-08-01 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python決策樹(shù) 3084 0
最后,如果你觀察一個(gè)單一決策樹(shù),重要的特征會(huì)出現(xiàn)在更靠近根部的位置,而不重要的特征會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過(guò)計(jì)算一個(gè)特征在森林的全部樹(shù)...
2018-07-20 標(biāo)簽:分類(lèi)器數(shù)據(jù)集決策樹(shù) 2673 0
要將兩類(lèi)分開(kāi),想要得到一個(gè)超平面,最優(yōu)的超平面是到兩類(lèi)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(shù) 2541 0
如何減輕軟件開(kāi)發(fā)的回測(cè)壓力,從而提高工程師的生產(chǎn)效率?
這種方法有一個(gè)明顯的缺點(diǎn):它以說(shuō)「是的,本測(cè)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(duì)于移動(dòng)代碼庫(kù)的每項(xiàng)更改,該方法都會(huì)導(dǎo)致執(zhí)行多達(dá)四分之一...
2019-02-04 標(biāo)簽:軟件開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 2472 0
聯(lián)結(jié)主義類(lèi)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(jì)算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入,通過(guò)調(diào)整權(quán)重來(lái)改變輸入對(duì)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(shù) 2230 0
多尺度多方法組合的網(wǎng)約車(chē)需求預(yù)測(cè)方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會(huì)因?yàn)闀r(shí)間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴(lài)問(wèn)題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過(guò)對(duì)輸入信息進(jìn)行門(mén)控處理,很好地解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題。L...
2022-10-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集決策樹(shù) 2226 0
為什么GBDT用回歸樹(shù)不用分類(lèi)樹(shù)?CART決策樹(shù)是怎么計(jì)算基尼值呢?
集成學(xué)習(xí)Boosting一族將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器(或稱(chēng)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?cái)M合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通...
常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景
決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹(shù)或非二叉樹(shù)),其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試,每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出,而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)輸...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1949 0
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專(zhuān)題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |