机器学习之决策树算法

决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。

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

AGLNet)的深度学习缺陷检测算法.首先,引入一种残差网络(Residualnetwork,ResNet)与特征金字塔网络(Featurepyramidnetwork,FPN)集成的特征提取结构,减少缺陷语义信息在层级传递间的消失;其次,提出基于TPE(Tree-structureParzenestimation)的自适应树...

dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

DreamCoder算法可以分为多个阶段,可以被视为一种唤醒-睡眠算法。在唤醒阶段,一个生成模型用领域特定语言(DSL)编写尝试解决任务的程序。在两个睡眠阶段,编程语言被更新以巩固在唤醒阶段学到的新信息,并训练一个单独的识别模型,该模型学会引导搜索朝着有前景的程序发展。这些阶段在几次迭代中交替进行,以实现自我改进。结...

长文综述:给生物学家的机器学习指南|算法|人工神经网络|视频生成...

(c)梯度提升使用一组弱预测模型(通常是决策树)来进行预测。例如,活性药物可以从分子描述符(例如分子量和特定化学基团的存在)中预测。各个预测器以阶段方式组合以进行最终预测。(d)主成分分析(PCA)会发现一系列特征组合,这些特征组合在彼此正交的情况下最能描述数据。它通常用于降维。在“身高与体重”的例子中...

Nature:顶级的高分文章,重新定义高分子材料!

2.利用KNN方法对MOF材料分类这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理...

决策树(Decision Tree)CART算法

决策树(DecisionTree)C4.5算法1.CART算法的认识ClassificationAndRegressionTree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法(www.e993.com)2024年11月7日。CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此...

决策树,10道面试题

答案:决策树和逻辑回归都是监督学习算法,但它们之间有以下区别:模型形式:决策树是一种基于树结构的模型,而逻辑回归是一种基于线性模型的方法。适用问题:决策树可以用于分类和回归问题,逻辑回归主要用于二分类问题(也可以扩展到多分类问题)。决策边界:决策树的决策边界是分段的、非线性的,而逻辑回归的决策边界是线...

万科分拆万物云今日上市,算法博士参与敲钟,AI技术能否颠覆传统物业?

传统模型指的是经典的机器学习技术,如朴素贝叶斯分类器、最大熵分类器或支持向量机(SVM)。这些算法的输入包括词汇特征、基于情感词汇的特征、词类或形容词和副词。这些模型的精度取决于选择的特征。深度学习模型可以提供比传统模型更好的结果。不同类型的深度学习模型可用于情绪分析,包括CNN、DNN和RNN。这种方法在...

五种工程师最喜欢????的机器学习分类算法

决策树支持向量机朴素贝叶斯一些算法是专门为二进制分类设计的,本身不支持两个以上的类;示例包括逻辑回归和支持向量机。3.数据和模块importnumpyasnp#线性代数importpandasaspd#数据处理,CSV文件I/O(例如pd.read_csv)importmatplotlib.pyplotasplt...

...预训练、智能风控等8大AI技术综述|《数据智能知识地图》算法篇

数据监控的典型大数据架构,特征画像层是指从特征设计和生成到特征评估、特征回溯的特征挖掘架构,并涉及大量的特征算法的应用,模型算法层是指从模型架构设计到模型训练与评估、模型监控的典型AI算法架构,涉及决策树、XGBoost等算法的应用,决策应用层是指从风险点识别到试验设计、效果监控的决策流程架构,涉及欺诈识别、准入...