基于电流特征分析的电机故障诊断研究进展
如表3所示,应用于MCSA的人工智能技术可分为浅层学习算法和深度学习算法。浅层学习算法主要包括多层感知器(MLP)、随机森林(RF)、模糊逻辑(FL)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)和线性判别分析(LDA)等。Seera等人提出了一种混合智能模型,该模型由模糊最小最大(FMM)神经网络和随机森林组成,并将电流信号的功率...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
前向传播是数据在神经网络中从输入层经过一系列隐藏层到输出层的过程。梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以最小化损失函数。反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(3)递归构建:构建决策树是一个不断重复的过程,就像我们小时候玩的“套娃”一样,一个里面套一个。在决策树中,我们从根节点开始,不断地把数据集分成更小的部分,直到满足某个停止条件(比如不能再分或者分出来的部分已经足够小了)。(4)剪枝:有时候,为了让决策树更加简单、更加准确,我们需要去掉一些不必要的“...
我国数据分类分级研究进展与企业实施路径建议
(2)基于决策树算法。冯晓荣等人提出一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。陈晶采用随机森林算法完成聚类数据的预处理,剔除网络数据的不相关特征属性,并利用邻域粗糙集算法提取特征,去除冗余数据后,建立基于极端梯度提升算法的分类模型,利用网格搜索法自动优化选择,设置学习目标参数、通用参数等...
消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键
数据收集是制定个性化营销策略的第一步(www.e993.com)2024年9月18日。这包括收集客户的购物历史、浏览记录、评价反馈、社交媒体活动等数据。利用数据挖掘技术,如决策树、聚类分析、关联规则等,对这些数据进行分析,可以揭示客户的喜好、需求以及购买行为模式。以下是对数据收集与分析的详细阐述:...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
通过对例子的计算我们可以分别计算出单个特性的条件信息熵,计算过程如下图:通过计算,我们看到小明是否迟到这个属性的条件信息熵最小,那么我们就将这个属性作为根结点。所以决策树的的雏形如下图。知道了根结点的放置方法,那么第二个问题也就迎刃而解了,下面的结点放置哪个属性。我们只需要将已经得到的结点看做一个...
【今日热搜】决策树
决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集,完成决策树的建立过程。第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集,对形成的决策树进行优化处理。决策树的算法很多,如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法,每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
首先,决策树是一种有监督的分类算法——即给定X,Y值,构建X,Y的映射关系。不同于线性回归等是多项式,决策树是一种树形的结构,一般由根节点、父节点、子节点、叶子节点构成如图所示。父节点和子节点是相对的,子节点可以由父节点分裂而来,而子节点还能作为新的父节点继续分裂;根节点是没有父节点,即初始分裂节点...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
决策树分类决策树以树状结构构建分类或回归模型。它通过将数据集不断拆分为更小的子集来使决策树不断生长。最终长成具有决策节点(包括根节点和内部节点)和叶节点的树。最初决策树算法它采用采用IterativeDichotomiser3(ID3)算法来确定分裂节点的顺序。