机器学习之决策树算法
决策树(DecisionTree),是一种树状结构,上面的节点代表算法的某一特征,节点上可能存在很多的分支,每一个分支代表的是这个特征的不同种类(规则),最后叶子节点代表最终的决策结果。决策树的构造只会影响到算法的复杂度和计算的时间,不会影响决策的结果。为了更直观地理解决策树,我们现在来构建一个简单的邮件分类系...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
函数公式:4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
决策树的强大之处不仅在于它们单独的决策能力,而且还在于它们可以组合成更强大的模型,如提升树(BoostedTrees)和随机森林(RandomForests)。提升树(BoostedTrees)提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模...
机器学习十大算法:从数据中挖掘宝藏的神奇工具
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立,并利用贝叶斯公式计算后验概率。朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤、情感分析和文本分类等领域表现优秀。第七章:K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的学习方法。它通过比较新样本与训练集中的样本来进行分类。K近邻算法简单易用,适用于处理多类别问题...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不再赘述,感兴趣的话可以自己查一下相关资料。上图的决策树,根据“信息熵指标”优化后的结果如下:...
机器学习十大算法:揭秘智能时代的黑科技
3.决策树(DecisionTree)决策树是一种基于树结构的分类算法,它通过一系列的判断条件来进行决策(www.e993.com)2024年7月8日。它易于理解和解释,并且在处理大型数据集时具有良好的性能。4.随机森林(RandomForest)随机森林是一种集成学习算法,它由多个决策树组成。每个决策树都独立地进行预测,并通过投票或平均来确定最终结果。随机森林具有...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
生成模型计算p(x,y)或者p(x|y),通俗来说,生成模型假设每个类的样本服从某种概率分布,对这个概率分布进行建模。机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4....
【23一造密押】实务案例篇D3
③计算平均先进工时=(平均实耗工时+先进平均的实耗工时)/2。考点21:机械台班定额计算(★★★)(2019)(1)确定机械1h纯工作正常生产率①循环动作机械机械纯工作1h正常生产率=机械纯工作1h正常循环次数×一次循环生产的产品数量。②连续动作机械连续
行业报告 | 2023年H1全球AIGC行业半年报
在游戏制作方面,ChatGPT应用于游戏中可以创造逼真的场景、提升NPC智能程度,同时减少设计和开发成本。现代游戏中的AI方法包括决策树、(深度)神经网络、强化学习和遗传算法等,能够应用于图像增强、场景和故事生成、游戏关卡生成等方面。影视行业:赋能剧本创作、编辑和用户分析...
博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索
比较两个决策树系统,成本最低的决策树平均要执行7.6步;随机排查平均要执行17.5步。图一.成本最优生成决策树实例图二.步数最优生成决策树实例应用成效:简化设备设施故障排查步骤基于决策树算法的建筑设备设施故障的排查流程已经在博锐尚格设备设施AIOT增强管理解决方案中得到应用。