透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结...
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
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
一、回归算法回归算法是一种用于预测数值型数据的机器学习算法,通过找到输入变量与输出变量之间的关系来预测结果。线性回归是最基础的回归算法,而支持向量回归则能够处理高维数据。在应用上,回归算法常用于金融预测、股票市场分析等领域。二、聚类算法聚类算法是一种将数据按照相似性进行分类的机器学习算法。常见的聚类算...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。有了这个决策树之后,再有新的数据进来,沿着决策树自上而下的走一圈,就能得到决策结果,而且决策...
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
夏恒,汤健,余文,乔俊飞.基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模.自动化学报,2024,50(8):1601??1619XiaHeng,TangJian,YuWen,QiaoJun-Fei.Dioxinemissionconcentrationmodelingbasedonsimulationmechanismandimprovedlinearregressiondecisiontree.ActaAutomaticaSinica,...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题(www.e993.com)2024年9月15日。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...
4分钟读懂超强算法模型——随机森林!
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解,得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成:随机森林由许多决策树组成,每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统:在随机森林中,每个决策树都会对输入的数据进行预测,并产生一个结果。
智能座舱算法基础之语音识别篇
因此,严格意义上的三音子精细建模不太现实,往往通过状态绑定策略来减小建模单元数目,典型的绑定方法有模型绑定、决策树聚下面将着重介绍三类声学模型,包括基于GMM-HMM的声学模型、基于DNN-HMM的声学模型以及端到端模型。1)基于GMM-HMM的声学模型HMM是一种统计分析模型,它是在马尔可夫链的基础上发展起来的,用来描述...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
决策树算法是一种常用的机器学习算法,它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。然而,由于决策树算法容易过拟合,为了提高模型的泛化能力,剪枝策略被引入。本文将详细介绍决策树算法的剪枝策略,包括预剪枝和后剪枝两种方法,并探讨它们的优缺点以及应用场景。
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。