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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(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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模型的輸出是基于不同癥狀對生病的風險所做出的評分。當發(fā)燒和咳嗽兩個癥狀同時出現(xiàn)時,模型A會給出一個非零的風險分數(shù)。模型B跟模型A類似,但在咳嗽癥狀出現(xiàn)時...
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(shù)的圖像如下圖所示。當概率為p=1/2時,該函數(shù)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...
根據(jù)個體學(xué)習器是否是同類型的學(xué)習器(由同一個算法生成,比如 C4.5,BP 等),分為同質(zhì)和異質(zhì)。同質(zhì)的個體學(xué)習器又叫做基學(xué)習器,而異質(zhì)的個體學(xué)習器則直...
機器學(xué)習教材中經(jīng)常出現(xiàn)的7大經(jīng)典問題
如果希望了解機器學(xué)習,或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習,你會第一時間找到各種教材進行充電,同時在心中默認:書里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無誤的行動指南,認...
2018-06-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習決策樹 3.3k 0
初學(xué)者在面對各種各樣機器學(xué)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(shù)據(jù)的尺寸、質(zhì)量和性質(zhì)、可用的計算時間、任務(wù)的緊...
斯坦福探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性 決策樹是關(guān)鍵
深度學(xué)習的熱潮還在不斷涌動,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次成為業(yè)界人士特別關(guān)注的問題,AI 的未來大有可期,而深度學(xué)習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 標簽:斯坦福決策樹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.7k 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(xué)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(xué)習決策樹 1.2萬 0
今天,我們介紹機器學(xué)習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...
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