从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树分类器是一个强大的机器学习模型,理论上它可以添加尽可能多的节点来解决任何非线性分类问题。在二维空间中,无论实际边界有多复杂,总是可以通过添加更多的水平和垂直线来近似。同样的原理也适用于n维空间,我们可以添加越来越多的超平面来模拟边界。但是这种强大的模型有一个显著的缺点:过拟合。过拟合发生在机器...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linearregressiondecisiontree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
适用性广泛:决策树可以用于分类和回归任务,可以处理离散型和连续型特征,也可以处理多分类和多输出问题。数据预处理简单:决策树对于缺失值和异常值具有较好的容忍性,不需要对数据进行严格的预处理。特征选择自动化:决策树可以自动选择最重要的特征进行分裂,能够处理高维数据和特征选择问题。处理非线性关系:决策树可以处理...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(二)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示(www.e993.com)2024年9月15日。理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
5.线性回归(最小二乘法)6.决策树回归7.随机森林回归8.XGBoost回归5、线性预测——线性回归(最小二乘法)线性回归是一种基础的统计方法,用于建立自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的线性关系模型。最小二乘法则是求解线性回归模型参数的一种常用方法,其核心思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
机器学习(ML)在材料研究中的应用,让学员能够掌握学习理论知识及熟悉代码实操,文章的复现,学会anaconda、Python、pymatgen等软件、以及机器学习数据采集及清洗、分子结构表示及提取、模型训练和测试、性能评估及优化,KNN、线性回归方法,学会机器学习材料预测,材料分类,材料可视化,多种机器学习方法综合预测等操作技能,独自完成...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
逻辑回归的应用主要集中于分类问题,例如在欺诈检测中用于判断一笔交易是否为欺诈行为、在信用评分中用于判断一个人是否有偿还贷款的能力等。逻辑回归的优势在于能够处理二元分类问题、计算量较小且易于实现。然而,逻辑回归也存在着一些局限性,例如对于多分类问题需要进行多次计算、无法处理非线性关系等问题。三、决策树...