用兩個日常的例子為我們講解了決策樹的原理

接下來我們可以對這個模型進行微調，在兩個分支上分別再進行分類，即加入8:00和8:30兩個時間點，這樣可以更全面地分析到達時間。下表顯示，8:00之前出...

2018-07-22 標簽：機器學習決策樹 2.0萬 0

構建一個決策樹并查看它如何進行預測

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，隨機森林或神經網絡通常被認為是黑匣子模型。...

2018-07-16 標簽：神經網絡機器學習決策樹 1.5萬 0

建立一個簡單的博弈論分析模型，解讀分析兆馳等的新進入者的進入策略

然而我們知道現實中的博弈實際上是多輪的，在位的S公司仍然可以觀察A公司的行動再做出自己的最優對策，上述的收益矩陣我們可以升級成一個三階段的動態博弈。首先...

2018-07-26 標簽：LED芯片決策樹 1.5萬 0

分享最適合新手入門的10種機器學習算法

初學者在面對各種各樣機器學習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，包括數據的尺寸、質量和性質、可用的計算時間、任務的緊...

2018-01-24 標簽：算法機器學習決策樹 1.3萬 0

各個平臺各種行業的數據可視化分析工具大集合

Openlayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋并不完善。且學習曲線非常陡峭，但是對于特定的任務來說，Openlayers能夠提供一...

2018-12-25 標簽：可視化數據集決策樹 1.3萬 0

什么是決策樹?決策樹算法思考總結

C4.5算法：基于ID3算法的改進，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準；在決策樹構造的同時進行剪枝操作；避免了樹的過度擬合情...

2019-02-04 標簽：算法決策樹ID3 1.2萬 0

結合深度神經網絡和決策樹的完美方案

“ANT的出發點與mGBDT類似，都是期望將神經網絡的表示學習和決策樹的特點做一個結合，不過，ANT依舊依賴神經網絡BP算法進行的實現，”馮霽說：“而深...

2018-07-25 標簽：神經網絡數據集決策樹 1.0萬 0

簡單通俗的將Xgboost的原理為你解答

概念1：回歸樹與決策樹 事實上，分類與回歸是一個型號的東西，只不過分類的結果是離散值，回歸是連續的，本質是一樣的，都是特征（feature）到結果/標簽...

2018-04-02 標簽：算法決策樹 8588 0

決策樹和隨機森林模型

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

2019-04-19 標簽：機器學習數據集決策樹 8322 0

數據挖掘算法：決策樹算法如何學習及分裂剪枝

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

2018-07-21 標簽：數據挖掘決策樹 6033 0

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

這一二元熵函數的圖像如下圖所示。當概率為p=1/2時，該函數達到其最大值，這意味著p(X=a)=0.5或類似的p(X=b)=0.5，即50%對50%的概...

2018-04-17 標簽：決策樹信息熵 5337 0