机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
CT影像数据分析选题案例
诊断性研究SPSS如何画诊断研究ROC曲线预测模型类SPSS实用教程:决策树预测分类模型SPSS:判别分析SPSS:神经网络教程回归相关类多重线性回归:SPSS实操SPSS实操|一元线性回归SPSS实用教程:二元Logistic回归SPSS经典教材:基于回归法填充缺失值描述探索类SPSS:如何进行探索分析?临床科研SPSS&EXCEL小技巧:SPSS...
开学季计划: 2023跟陈强老师学习计量与机器学习
(3)Python案例:摩托车撞击实验数据;鸢尾花品种的归类;威斯康辛乳腺癌的诊断第10讲决策树(1)分类树(ClassificationTree)(2)分裂准则(错分率、基尼指数、信息熵)(3)成本复杂性修枝(4)回归树(RegressionTree)(5)Python案例:波士顿房价;葡萄牙银行市场营销第11讲随机森林(1)集成学习(EnsembleLearning)...
如何快速有效地做决策? 提升你的决策能力,怎样不后悔不纠结?
决策再透彻,也无法预测一些不可知的黑天鹅事件,有的时候,我们只能依靠有限的信息,在有限的时间下,有限的资源下做出相对合理的决策。6永远都要有一个B计划我们无法百分之百预测未来,做事要给自己留有后路,因此,制定一个备用方案是非常有必要的。7面对沉没成本,勇于翻篇许多人因为之前所付出的大量精力,难以...
不得不看的机器学习面试60题!含泪码完
常见的非线性分类器:决策树,RF,GBDT,多层感知机SVM两种都有(看线性核还是高斯核)线性分类器速度快,编程方便,但是可能拟合效果不会很好非线性分类器编程复杂,但是效果拟合能力强问15:介绍卷积神经网络,和DBN有什么区别?卷积神经网络的特点是卷积核,CNN中使用了权共享,通过不断的上采用和卷积得到不同的特...
生命、宇宙以及任何事情的终极答案
在导言里,达利欧写下了自己的原则总纲:a、独立思考并决定:(1)你想要什么;(2)事实是什么;(3)你如何实现(www.e993.com)2024年9月15日。b、以可信度加权的方式做决定。c、遵照原则做事。d、以系统化的方式来决策。为什么要重温这本“过时”(按照现在的所谓知识更新速度,即使如此干货的畅销书,不用几个月就有点儿人老珠黄了)的书?
15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇
决策树作为十大经典算法之一,能够很好的处理多分类问题。决策树的sklearn接口:classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_...