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標簽 > 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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機器學習算法之一:Logistic 回歸算法的優(yōu)缺點
然后這些概率必須二值化才能真地進行預測。這就是 logistic 函數(shù)的任務,也稱為 sigmoid 函數(shù)。Sigmoid 函數(shù)是一個 S 形曲線,它可...
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(xiàn)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(yōu)對策,上述的收益矩陣我們可以升級成一個三階段的動態(tài)博弈。首先...
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(jīng)網(wǎng)絡通常被認為是黑匣子模型。...
2018-07-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習決策樹 1.5萬 0
各個平臺各種行業(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(shù)據(jù)集決策樹 1.3萬 0
C4.5算法與ID3算法一樣使用了信息熵的概念,并和ID3一樣通過學習數(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 標簽:數(shù)據(jù)機器學習決策樹 1.2萬 0
帶你入門常見的機器學習分類算法——邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN、SVM、決策樹
樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監(jiān)督學習算法,在給定類變量值的情況下,樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹的完美方案
“ANT的出發(fā)點與mGBDT類似,都是期望將神經(jīng)網(wǎng)絡的表示學習和決策樹的特點做一個結(jié)合,不過,ANT依舊依賴神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法進行的實現(xiàn),”馮霽說:“而深...
2018-07-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集決策樹 1.1萬 0
MATLAB編譯生成AUTOLISP代碼實現(xiàn)可變ID3基因分型決策樹分類圖的繪制立即下載
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-07 標簽:MATLAB決策樹AUTOLISP 1.1k 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-11-21 標簽:決策樹Bagging 1k 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-29 標簽:提取算法決策樹 983 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-11-30 標簽:優(yōu)化算法決策樹 952 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-11-14 標簽:決策樹ID3 926 0
用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的決策樹采樣策略立即下載
類別:電子教材 2011-02-14 標簽:采樣數(shù)據(jù)集決策樹 880 0
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-05 標簽:決策樹 811 0
深度神經(jīng)決策樹:深度神經(jīng)網(wǎng)絡和樹模型結(jié)合的新模型
近日,來自愛丁堡大學的研究人員提出了一種結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡和樹模型的新型模型——深度神經(jīng)決策樹(Deep Neural Decision Trees, D...
2018-08-19 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡gpu決策樹 1.3萬 0
機器學習的基本過程,羅列了幾個主要流程和關鍵要素;繼而展開介紹機器學習主要的算法框架,包括監(jiān)督學習算法,無監(jiān)督學習算法和常用的降維,特征選擇算法等;最后...
決策樹(DecisionTree)是機器學習中一種常見的算法,它的思想非常樸素,就像我們平時利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法,當被...
決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎上,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,評價項目風險,判斷其可行性的決...
為了把機器學習技術應用于工業(yè),須先了解機器學習分成哪里些種類,有哪里些不同的算法,以及實際應用時有什么值得注意的地方。
決策樹是一種解決分類問題的算法,決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu),使用層層推理來實現(xiàn)最終的分類。
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