数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,最后到达的叶子则给出了预测的答案。(2)划分准则:当我们想要把数据集分成两部分时,需要一个标准来...
【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅
2)贝叶斯公式简单来说,贝叶斯定理(BayesTheorem,也称贝叶斯公式)是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率,提供了一种计算后验概率的方法。在人工智能领域,有一些概率型模型会依托于贝叶斯定理,比如我们今天的主角『朴素贝叶斯模型』。是先验概率,一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数...
【建议收藏】PMP考试知识点总结|跟踪|委员会|项目管理_网易订阅
12、项目管理办公室(PMO)PMO是对与项目相关的治理过程进行标准化,并促进资源、方法论、工具和技术共享的一个组织结构。PMO的职责范围可大可小,从提供项目管理支持服务,到直接管理一个或多个项目。PMO有几种不同类型:支持型、控制型、指令型13、项目管理五大过程组启动:定义一个新项目或现有项目的一个新阶段...
数学建模最实用13个小工具,关键时刻能起大作用!
结果分析和报告撰写:掌握使用MATLAB进行结果分析和报告撰写的方法,包括结果可视化、数据统计和报告生成等。学会使用MATLAB的文档处理工具和报告生成工具。spssspss:为IBM2司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支任务的软件产品及相关服务的总称...
《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值(www.e993.com)2024年9月14日。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
决策树使用信息增益作为选择特征的依据,公式如下:H(D)为:分割前的纯度。H(D|A)为:在给定条件A下的纯度,两者之差为信息增益度。如果信息增益度越大,则H(D|A)越小,则代表结果集的数据越纯。计算纯度的度量方式:Gini、信息熵、错误率。一般情况下,选择信息熵和Gini系数,这三者的值越大,表示越“不纯...
监理工程师《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...
决策树,10道面试题
答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。基尼不纯度表示一个随机选择的样本在子集中被错分的概率。计算公式为1-∑(p(x))^2。基尼不纯度越小,表示子集的纯度越高。如何避免决策树的过拟合?答案:过拟合是决策树模型的一个常见问题。为了避免过拟合,我们可以采用以下方法:...
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
为了构建决策树,我们需要选择其中一个属性作为根节点。我们想要选择具备最高信息增益的属性。现在我们来计算这些属性的信息增益。颜色相关的信息增益是:我们刚才计算了与类别相关的巧克力的熵,是0.8812。如果我们想吃15块士力架而不是10块KitKat,则红色巧克力的熵是:...